小波变换图像处理代码

小波变换是一种常用的图像处理技术，可以用于图像压缩、边缘检测、去噪等应用。下面是一个简单的小波变换图像处理的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import pywt

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 小波变换
coeffs = pywt.dwt2(image, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 对低频部分进行阈值处理
threshold = 30
cA = pywt.threshold(cA, threshold, mode='soft')

# 逆小波变换
reconstructed_image = pywt.idwt2((cA, (cH, cV, cD)), 'haar')

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Processed Image', reconstructed_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用了Python的OpenCV库和PyWavelets库。首先，通过`cv2.imread`函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用`pywt.dwt2`函数对图像进行小波变换，得到四个系数：近似系数（低频部分）cA，水平细节系数cH，垂直细节系数cV和对角细节系数cD。

接下来，对低频部分的近似系数cA进行阈值处理，通过`pywt.threshold`函数将小于阈值的系数置零。然后，使用`pywt.idwt2`函数对处理后的系数进行逆小波变换，得到重构的图像。

最后，使用OpenCV的`cv2.imshow`函数显示原始图像和处理后的图像，并通过`cv2.waitKey`和`cv2.destroyAllWindows`等函数控制图像显示的交互。