MATLAB小波变换图像修复代码

MATLAB中的小波变换是一种强大的信号和图像处理工具，常用于图像恢复和去噪。对于图像修复，小波分析可以帮助提取图像的细节信息，然后利用这些信息对丢失或损坏的部分进行重建。以下是一个简单的MATLAB小波变换修复图像的概述：

% 导入图像
img = imread('your_image.jpg');

% 对图像进行小波分解（通常使用Haar、Daubechies或Coiflet等小波基）
[coeffs, freq] = wavedec2(img, 'level', 3); % 'level'决定分解层数

% 假设第4层系数（level=3时）有缺失或损坏
% 在这里，你可以选择修复这部分的系数（比如使用邻域平均或插值方法）
coeffs(4,:) = imfill(coeffs(4,:), 'holes'); % 用填充方法修复

% 将修复后的系数重构回图像
restored_img = waverec(coeffs, freq);

% 可能还需要调整重构后的图像大小和边界，如果需要的话
restored_img = imresize(restored_img, size(img));

% 显示原始和修复后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(restored_img), title('Restored Image');

**相关问题：**
1. MATLAB中哪些小波基可以用于图像处理？
2. 在小波分解过程中，为什么要选择特定的分解层数？
3. 除了填充，还有哪些方法可以用来修复小波系数？
4. 重构过程中的imresize函数有什么作用？
5. 如何评估修复后的图像质量是否满足需求？