matlab医学图像dct dwt代码

在MATLAB中，Discrete Cosine Transform (DCT) 和 Discrete Wavelet Transform (DWT) 都常用于医学图像处理中，它们可以用于特征提取、去噪或压缩等任务。下面是一个简单的例子，展示如何对一张灰度图像分别应用离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要使用的图像文件名

% DCT部分
dct_img = dct2(img); % 应用离散余弦变换
% 可以选择保存结果
imwrite(dct_img, 'dct_output.jpg');

% DWT部分（这里以Haar小波为例）
[approx, detail] = wavedec2(img, 'haar', 'Level', 2); % 级数通常取2级
approx_img = imresize(approx, size(img)); % 回到原尺寸
% 组合低频和高频信息
dwt_img = imadd(approx_img, detail{1}); % Haar分解后的细节系数通常包含低频和高频，这里简单合并
% 保存结果
imwrite(dwt_img, 'dwt_output.jpg');

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中你可能需要预处理数据（如归一化）、调整参数或添加额外的功能。