读入题目1中的两幅结果图像，分别进行离散小波变换，将它们的对应成分（cA,cH,cV,cD）分别进行以下运算：（1）低频成分相加；（2）高频成分取大。然后，将计算结果进行小波逆变换。最后，输出各个环节的结果。（共20分）matlab

在MATLAB中，你可以使用` wavedec2`函数进行离散小波变换（DWT），`imadd`函数用于两个低频成分（cA）的相加，`max`函数获取高频组件（cH、cV、cD）中的最大值，以及`waverec2`函数进行小波逆变换（IDWT）。以下是步骤概述：

1. **离散小波变换**：

   % 加载图像
   img1 = imread('result_image1.png');
   img2 = imread('result_image2.png');

   [coeffs1, freqIndex] = wavedec2(img1, 'db4', 'coeffs');
   coeffs2 = wavedec2(img2, 'db4', 'coeffs');

2. **低频成分相加**：

   cA_sum = imadd(coeffs1(:,1), coeffs2(:,1)); % 相加操作只针对cA

3. **高频成分取大**：

   maxCoeffs = zeros(size(coeffs1));
   switch freqIndex
       case {'db4', 'haar'}
           [maxVal, maxInd] = max([coeffs1(freqIndex), coeffs2(freqIndex)], [], 2);
           maxCoeffs(freqIndex) = maxVal;
           maxCoeffs(maxInd) = maxVal; % 更新原索引位置
   end

4. **组合系数并进行逆变换**：

   combinedCoeffs = cat(2, cA_sum, maxCoeffs);
   result_img = waverec2(combinedCoeffs, 'db4', 'like', img1);

5. **输出结果**：

   imshow(result_img)
   saveas(result_img, 'combined_result.png'); % 保存处理后的图像