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MATLAB实现基于DWT与DCT混合算法的图像压缩系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB开发了一种创新的图像压缩方案，通过离散小波变换(DWT)进行多分辨率分解，结合离散余弦变换(DCT)处理高频子带，有效提升压缩效率并保持图像质量。适用于数字图像处理与存储优化场景。
详 情 说 明
基于DWT与DCT混合算法的数字图像压缩系统
项目介绍
本项目实现了一种结合离散小波变换(DWT)与离散余弦变换(DCT)优势的数字图像压缩系统。通过DWT多分辨率分解提取图像频域特征，再对高频子带进行DCT变换增强压缩效果，最后采用量化和熵编码技术实现高压缩比存储。该系统在显著减少图像存储空间的同时，能保持良好的视觉重建质量。
功能特性
- 混合压缩算法：结合DWT的多分辨率分析和DCT的能量集中特性
- 多格式支持：支持.jpg、.png、.bmp等常见图像格式处理
- 参数可配置：支持小波基函数选择、分解层数、量化阈值等参数灵活配置
- 压缩目标可选：支持目标压缩比设置（可选参数）
- 性能评估：提供压缩比、PSNR、SSIM等客观质量评价指标
- 可视化对比：提供原始图像与重建图像的并排显示界面
- 日志记录：自动生成压缩参数配置日志文件
使用方法
- 准备输入图像：将待压缩的图像文件放置在指定目录
- 配置压缩参数：在配置文件中设置小波基函数、分解层数、量化参数等
- 执行压缩程序：运行主程序启动压缩流程
- 查看输出结果：获取压缩后的数据文件、性能报告和可视化对比图
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Signal Processing Toolbox
- 至少4GB内存（推荐8GB以上）
- 支持常见图像格式的读写操作
文件说明
主程序文件作为系统的核心调度单元，负责整个图像压缩流程的协调与控制。其主要功能包括图像数据的读取与预处理、压缩参数的加载与验证、DWT多分辨率分解的执行、高频子带DCT变换的处理、量化与熵编码操作的实施，以及最终压缩结果的分析与输出。该文件还整合了性能评估模块和可视化对比功能，确保用户能够全面了解压缩效果。
