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基于MATLAB的分层树分割图像压缩与熵编码实现
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资 源 简 介
本项目实现完整的图像压缩系统，采用分层树分割（SPIHT）算法进行多分辨率分解和重要性排序编码，支持高效压缩与无损重建。适用于图像处理研究与教学，提供完整的MATLAB源码示例。
详 情 说 明
基于分层树分割算法的图像压缩与熵编码实现
项目介绍
本项目实现了一个完整的图像压缩系统，核心采用分层树分割算法（SPIHT）结合小波变换与熵编码技术。系统能够对输入的灰度或彩色图像进行高效压缩，并通过多分辨率分析和重要性排序优化压缩性能，同时提供完整的压缩质量评估和可视化分析功能。
功能特性
- SPIHT编码器：实现基于小波变换的多分辨率分解和分层树重要性排序编码
- SPIHT解码器：将压缩数据准确重建为原始图像
- 熵编码优化：采用自适应算术编码对压缩数据进行进一步熵编码
- 性能分析：自动计算压缩比、峰值信噪比（PSNR）等关键指标
- 可视化对比：提供原始图像与重建图像的直观对比展示
- 参数可配置：支持小波基类型、分解层数、压缩比特率等参数灵活配置
使用方法
- 准备输入图像：准备需要压缩的PNG、JPEG或BMP格式图像文件
- 配置压缩参数：设置小波基类型（如haar、db4）、分解层数、目标压缩比特率
- 执行压缩流程：运行主程序完成图像压缩、熵编码和重建全过程
- 查看输出结果：获取压缩数据文件、重建图像、性能报告和可视化图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Signal Processing Toolbox
- 推荐内存：4GB以上
- 磁盘空间：至少500MB可用空间
文件说明
主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像读入与预处理、小波变换分解、分层树重要性排序编码、自适应算术熵编码、图像重建与解码、压缩性能指标计算以及结果可视化输出。该文件作为项目的主要入口，实现了从原始图像到最终压缩结果的完整处理流水线，用户可通过修改参数配置来适应不同的压缩需求和应用场景。
