用matlab写一个图像三层小波分解并将高频置零算法

可以使用matlab自带的函数wavedec2来进行图像的小波分解，具体步骤如下：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

2. 使用wavedec2函数对图像进行三层小波分解，得到低频系数和高频系数。

3. 将高频系数置零。

4. 使用waverec2函数对处理后的系数进行重构，得到处理后的图像。

下面是matlab代码示例：

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 进行三层小波分解
[c, l] = wavedec2(img, 3, 'db4');

% 将高频系数置零
c(l(1)+1:end) = 0;

% 重构图像
img_new = waverec2(c, l, 'db4');

% 显示处理前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_new), title('Processed Image');

关于lua closure factory的完整代码，可以参考以下示例：

function createClosure(x)
local function closure()
print(x)
end
return closure
end

local c1 = createClosure(1)
local c2 = createClosure(2)

c1() -- 输出1
c2() -- 输出2

至于中文加密的问题，可以使用一些常见的加密算法，如AES、DES等，具体实现可以参考相关的加密库或算法实现。