基于MATLAB的小波图像压缩与重建技术

-matlab开发" 知识点： 1. 图像压缩技术：图像压缩是指利用特定的算法对图像数据进行编码，以达到减少图像文件所占用存储空间的目的，而尽量不影响图像质量。图像压缩可以是无损压缩也可以是有损压缩。无损压缩保证了信息的完全恢复，有损压缩则在压缩比提高的同时，一定程度上牺牲了图像质量。在该标题中，提到的压缩技术是通过小波变换实现的。 2. 小波变换在图像压缩中的应用：小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同频率的组成部分，同时保留每个部分对应的时间位置信息。在图像压缩领域，小波变换能够将图像分解为不同的频带（水平、垂直和对角线），然后对这些频带进行系数的量化和编码。在Matlab中，常用的小波函数包括Haar小波、Daubechies小波(db1, db2等)、离散Meyer小波(dmey)等。 3. 分解级别选择：在进行小波变换时，可以选择不同的分解级别。分解级别越高，图像将被划分得越细致，压缩效果通常越好，但同时计算量也会相应增大。该程序允许用户自定义分解级别，但最多不超过4个级别。分解级别越高，得到的图像细节越多，但需要注意的是，对于低于256X256的图像，其分解效果可能不佳。 4. 压缩分数PERFL2：PERFL2可能是指某种特定的压缩性能评价指标，但在此上下文中没有给出明确的定义。通常压缩分数是用来衡量压缩前后图像质量的变化情况，包括视觉质量损失、比特率变化等。 5. 重建过程：图像重建是指在图像压缩后，将压缩的图像数据还原成原始图像的过程。在本程序中，通过小波变换后的系数数据，采用逆变换等方法，可以将压缩后的数据恢复为原始图像。 6. 阈值选择：在图像压缩中，阈值是指一个数值，用于决定是否保留某个小波系数。阈值选择的不同会直接影响压缩比和重构图像的质量。使用不同的阈值，程序可以展示压缩后图像质量的差异。 7. 图像质量评估：为了评价压缩后的图像质量，程序计算了多个指标，包括MSE（均方误差）、PSNR（峰值信噪比）、PQ（图像质量）等。MSE用于衡量压缩前后图像之间的差异程度；PSNR是评估图像质量的重要指标，它与MSE成反比，PSNR越高表示图像质量越好；PQ可能是一个特定的评估指标，需要使用pqs功能进行计算。 8. MATLAB开发环境：MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。在图像处理领域，MATLAB提供了一系列专门的工具箱，如图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），这些工具箱中包含了各种内置函数，方便用户进行图像压缩、分析和重建等操作。 9. 文件压缩包vi2.zip：该文件包可能包含了上述程序所需的全部代码、数据文件或其他相关资源，以方便用户下载和使用。