matlab代码实现小波图像压缩

资 源 简 介

matlab代码实现小波图像压缩

详 情 说 明

小波图像压缩是一种基于小波变换的频域压缩技术，其核心思想是通过多尺度分解保留图像的主要特征。Matlab内置的Wavelet Toolbox为这类算法的实现提供了完整支持，特别适合处理医学影像、卫星图像等对质量要求较高的序列图像。

实现流程主要分为三个关键阶段：首先对图像进行多层小波分解（常用haar或db小波），将图像信息转换到频率域；接着通过阈值处理消除高频细节系数（硬阈值/软阈值），这个过程能有效降低数据量；最后利用量化编码和小波重构恢复图像。其中阈值的选择直接影响压缩比和信噪比，需要根据图像特性动态调整。

对于序列图像（如视频帧或CT切片），Matlab可通过循环处理实现批量压缩，并利用帧间相关性进一步提升压缩效率。典型优化手段包括：采用树状编码组织小波系数、结合运动估计进行帧间预测等。该方法的优势在于既能保持边缘清晰度，又能实现20:1以上的视觉无损压缩，尤其在保留诊断特征的医学图像处理中效果显著。