能否提供一个MATLAB中实现灰度图二层小波变换的详细代码示例

在MATLAB中，你可以使用Wavelet Toolbox来实现灰度图像的二维小波变换。以下是一个简单的示例代码，它展示了如何对一幅灰度图像进行Haar小波分解：

% 加载或创建一个灰度图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名
if iscolor(img)
    img = rgb2gray(img); % 如果是彩色转换为灰度
end

% 设置小波分析参数 - Haar小波在这里为例
wavelet = 'haar';
level = 2; % 分解层数

% 进行二维小波分解
[C,A] = wavedec2(img, level, wavelet);

% C矩阵包含低频系数，A矩阵包含高频系数
% A{1}是水平方向的第一级高频系数，依次类推

% 显示低频部分（重构后的近似像）
approx_img = waverec2(C, wavelet);
imshow(approx_img);

% 显示第一级高频部分
subplot(2, 2, 1);
imshow(A{1});

% 可以继续查看其他层级的高频细节，只需类似地访问A矩阵的其他元素

在这个例子中，`wavedec2`函数用于进行小波分解，`waverec2`函数用于重构图像。`imshow`用于显示结果。