小波变换把图像分为高频和低频的，然后分别处理，再输出的matlab代码

以下是一个示例代码，使用小波变换将图像分为高频和低频，并进行处理：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 定义小波变换的级数
level = 3;
% 使用db4小波进行变换
[CA, CH, CV, CD] = wavedec2(img_gray, level, 'db4');

% 将高频和低频分别处理
% 高频处理
for i = 1:level
    % 取出第i层的高频系数
    coeff = detcoef2('h', CD, i);
    % 进行处理
    % ...
    % 将处理后的高频系数放回原位置
    CD = replace2('h', CD, coeff, i);
end

% 低频处理
% 取出第一层的低频系数
coeff = appcoef2(CA, CH, CV, CD, 'db4', 1);
% 进行处理
% ...
% 将处理后的低频系数放回原位置
[CA, CH, CV, CD] = replace2('a', CA, CH, CV, CD, coeff, 1);

% 将处理后的系数进行小波反变换
img_processed = waverec2(CA, CH, CV, CD, 'db4');
% 显示处理后的图像
imshow(img_processed);

在这个示例代码中，我们使用了`wavedec2`和`waverec2`函数进行小波变换和反变换，`detcoef2`和`appcoef2`函数取出了高频和低频系数，`replace2`函数将处理后的系数放回原位置。你可以根据需要修改处理的方式和小波类型。