小波变换处理图像matlab

在MATLAB中，可以使用“wavedec2”函数进行二维小波变换，将图像分解为多个不同尺度的小波系数。具体的步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像（如果是彩色图像）。

2. 使用“wavedec2”函数进行二维小波变换，将图像分解为多个不同尺度的小波系数。

3. 根据需要，可以对小波系数进行阈值处理，以去除噪声或压缩图像。

4. 使用“waverec2”函数进行小波系数的逆变换，得到处理后的图像。

下面是一个简单的示例代码，该代码将对一张名为“lena.jpg”的图像进行小波变换和逆变换：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

% 进行二维小波变换
[c, s] = wavedec2(img_gray, 2, 'db4');

% 对小波系数进行阈值处理
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', 'sqtwolog', c, s);
sorh = 's'; % 确定阈值类型为软阈值
keepapp = 1; % 保留最低尺度的小波系数
c = wdencmp('lvd', c, s, 'db4', 2, thr, sorh, keepapp);

% 进行小波系数的逆变换，得到处理后的图像
img_processed = waverec2(c, s, 'db4');

% 显示原图像和处理后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_processed);
title('Processed Image');

这段代码将对图像进行两层小波分解，并使用软阈值方法对小波系数进行阈值处理。最后，得到处理后的图像并将原图像和处理后的图像显示在同一张图中。