上述代码压缩效果并不好,如何提高压缩率

如果您使用的是Shannon熵准则进行小波压缩，但是效果并不理想，可以考虑尝试使用基于能量的准则进行小波压缩。基于能量的准则是一种更为常用的小波压缩方法，它可以更好地保留图像的特征，并获得更高的压缩率。

以下是基于能量的小波压缩代码示例：

% 读入图像
img = imread('cameraman.tif');

% Daubechies小波包三尺度分解
[c, l] = wavedec2(img, 3, 'db2');

% 计算小波系数的能量
energy = sum(c.^2);

% 根据能量准则，保留一定比例的小波系数
keep = find(c.^2 >= 0.01*energy);
c(keep) = -c(keep);

% 对小波系数进行压缩
thr = sqrt(2*log(length(c)));
c = wthresh(c, 's', thr);

% 重构图像
reconstructed = uint8(waverec2(-c, l, 'db2'));

% 显示原始图像和处理结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original image');
subplot(1,2,2), imshow(reconstructed), title('Compressed image');

在此代码中，我首先计算了小波系数的能量，然后使用`find()`函数找到需要保留的小波系数的索引，将其存储在`keep`变量中。接下来，我将这些小波系数取反，然后使用`wthresh`函数将它们设置为0。最后，我重构图像并显示原始图像和处理结果。

请注意，这个代码示例中的能量阈值是一个手动设置的值，您可以根据您的需要和实际情况来调整这个值。这个值越小，保留的小波系数就越少，压缩率就越高，但是可能会导致图像质量的下降。