matlab小波变换图像压缩代码

要使用MATLAB进行小波变换图像压缩，可以按照以下步骤操作：

1. 导入图像：首先，使用MATLAB中的imread函数将要压缩的图像导入到MATLAB工作空间中。

2. 进行小波变换：接下来，使用MATLAB中的dwt2函数对图像进行二维小波变换。此函数将图像分解为低频分量LL和高频分量LH、HL、HH。

3. 设置压缩比：根据需要设置压缩比。可以通过删除或保留高频分量来调整压缩比。

4. 进行阈值处理：依据设定的压缩比，对高频分量进行阈值处理。根据设定的阈值，将高频分量中的像素值设置为0或根据设定的算法保留一部分重要信息。

5. 重构图像：使用MATLAB中的idwt2函数将处理后的低频分量LL和进行阈值处理后的高频分量LH、HL、HH进行逆小波变换，得到压缩后的图像。

6. 保存压缩后的图像：使用MATLAB中的imwrite函数将压缩后的图像保存到指定路径。

以下是一个示例代码，用于将压缩比设置为0.5进行小波变换图像压缩：

% 导入图像
image = imread('input_image.jpg');

% 进行小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(image, 'haar');

% 设置压缩比
compress_ratio = 0.5;

% 计算阈值
threshold = compress_ratio * max(max(abs(cH)));

% 阈值处理
cH(abs(cH) < threshold) = 0;
cV(abs(cV) < threshold) = 0;
cD(abs(cD) < threshold) = 0;

% 重构图像
reconstructed_image = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 保存压缩后的图像
imwrite(reconstructed_image, 'compressed_image.jpg');

请注意，此代码示例仅针对一种小波变换类型（Haar小波变换）和一种压缩比例进行演示。根据需要，您可以使用其他小波变换类型和调整不同的压缩比来实现更多定制化的图像压缩效果。