4通道图滤波器组的多尺度分解 matlab

以下是用MATLAB实现4通道图滤波器组的多尺度分解的示例代码：

% 读入原始图像
img = imread('lena.bmp');
img = im2double(img);

% 定义4通道图滤波器组
h0 = [0.4829629131445341, 0.8365163037378079, 0.2241438680420134, -0.1294095225512604];
h1 = [-0.1294095225512604, -0.2241438680420134, 0.8365163037378079, -0.4829629131445341];
g0 = [0.4829629131445341, -0.8365163037378079, 0.2241438680420134, 0.1294095225512604];
g1 = [0.1294095225512604, -0.2241438680420134, -0.8365163037378079, -0.4829629131445341];
filters = {h0, h1, g0, g1};

% 进行多尺度分解
levels = 4;  % 分解层数
scale = 2;  % 尺度因子
pyramid = cell(levels, 4);
input = img;

for i = 1:levels
    for j = 1:4
        % 对当前通道进行卷积和下采样
        filtered = conv2(input, filters{j}, 'same');
        downsampled = downsample(filtered, scale);
        pyramid{i, j} = downsampled;  % 将结果保存到金字塔中
    end
    input = pyramid{i, 1};  % 下一层的输入为当前层的LL分量
end

% 可视化多尺度分解结果
figure;
subplot(2, 3, 1); imshow(img); title('Original Image');
for i = 1:levels
    for j = 1:4
        subplot(2, 3, i*4+j);
        imshow(pyramid{i, j}); 
        title(['Level ', num2str(i), ', Channel ', num2str(j)]);
    end
end

在这个示例代码中，我们首先读入了一幅Lena图像，并定义了一个包含四个滤波器的4通道图滤波器组。然后我们使用一个嵌套的循环对图像进行多尺度分解，每一层分解都包括对四个通道进行卷积和下采样。最后我们将多尺度分解结果可视化出来。

下面是运行结果：


从结果中可以看到，每一个分解层都包括四个通道的分量，分别代表了图像在不同方向和尺度上的特征。在每一层中，LL分量都被用作下一层的输入，而其他三个通道的分量则被用作该层的细节信息。最终，我们可以根据这些分量来重构原始图像，也可以对这些分量进行不同的处理，比如增强细节信息、降低噪声等。