matlab小波图像处理技术：1 图像二维离散小波变换.zip

%% 学习目标：二维离散小波图像分解和重构 %% 装载图像 load belmont2; %% 显示图像 figure(1) image(X),title('原图') colormap(map); colorbar; %% 执行图像的单层小波分解 [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'bior3.7'); %单层二维离散小波变换 %% 由系数重构低频和高频部分 A1 = upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1); H1 = upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1); V1 = upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1); D1 = upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1); %% 显示低频和高频部分 figure(2); colormap(map); nbcol = size(map,1) subplot(2,2,1),image(wcodemat(A1,nbcol)),title('低频A1') subplot(2,2,2),image(wcodemat(H1,nbcol)),title('水平高频H1') subplot(2,2,3),image(wcodemat(V1,nbcol)),title('垂直高频V1') subplot(2,2,4),image(wcodemat(D1,nbcol)),title('对角高频D1') %% 由小波逆变换恢复原图 Xsyn = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7'); %% 检查单层重构效果 Err1=max(max(abs(X- Xsyn))) %% 图像的多层二维小波分解 [C,S] = wavedec2(X,2,'bior3.7'); %% 提取系数的低频和高频部分 cA2 = appcoef2(C,S,'bior3.7',2); %% 重构第二层的低频信号 A2 = wrcoef2('a',C,S,'bior3.7',2); %% 重构第1、2层的高频信号 H1 = wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',1); V1 = wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',1); D1 = wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',1); H2 = wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',2); V2 = wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',2); D2 = wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',2); %% 显示多层二维分解结果 figure(3) colormap(map); subplot(2,4,1),image(wcodemat(A1,nbcol)),title('低频A1') subplot(2,4,2),image(wcodemat(H1,nbcol)),title('水平高频H1') subplot(2,4,3),;image(wcodemat(V1,nbcol)),title('垂直高频V1') subplot(2,4,4),image(wcodemat(D1,nbcol)),title('对角高频D1') subplot(2,4,5),image(wcodemat(A2,nbcol)),title('低频A2') subplot(2,4,6),image(wcodemat(H2,nbcol)),title('水平高频H2') subplot(2,4,7),image(wcodemat(V2,nbcol)),title('垂直高频V2') subplot(2,4,8),image(wcodemat(D2,nbcol)),title('对角高频D2') %% 重构原始图像信号 X0 = waverec2(C,S,'bior3.7'); %% 检查2层重构效果 Err2=max(max(abs(X-X0))) %% 显示重构得到的图像 figure(4) image(X0),colormap(map),title('重构后图像') %% 大仙QQ：1960009019 %% 在线教育微信公众号：大仙一品堂