matlab基于小波变换图像特征提取

基于小波变换的图像特征提取可以通过以下步骤实现：

1. 加载图像：使用MATLAB内置的imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。

2. 小波分解：使用MATLAB内置的wavedec2函数对图像进行小波分解，得到各个分解系数。

3. 特征提取：从小波分解系数中提取特征。常用的特征包括能量、方差、标准差、均值等。

4. 特征选择：通过比较不同特征集的分类效果，选取最优的特征。

5. 分类器训练：使用选定的特征集训练分类器，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络等。

6. 测试与评估：使用测试集对分类器进行测试，并计算分类器的准确率、召回率、F1值等评价指标。

MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱和机器学习工具箱，可以方便地实现基于小波变换的图像特征提取和分类器训练。