如何通过小波变换实现热力图matlab代码

以下是一个通过小波变换实现热力图的 MATLAB 代码示例：

% 读取图像并转换成灰度图像
img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'db1');

% 将低频系数图像进行行和列的平均滤波
cA_mean = (conv2(cA, ones(3)/9, 'same'));
cA_mean = (conv2(cA_mean, ones(3)/9, 'same'));

% 将高频系数图像的绝对值进行行和列的平均滤波
cH_abs = abs(cH);
cH_abs_mean = (conv2(cH_abs, ones(3)/9, 'same'));
cH_abs_mean = (conv2(cH_abs_mean, ones(3)/9, 'same'));

cV_abs = abs(cV);
cV_abs_mean = (conv2(cV_abs, ones(3)/9, 'same'));
cV_abs_mean = (conv2(cV_abs_mean, ones(3)/9, 'same'));

cD_abs = abs(cD);
cD_abs_mean = (conv2(cD_abs, ones(3)/9, 'same'));
cD_abs_mean = (conv2(cD_abs_mean, ones(3)/9, 'same'));

% 将平均滤波后的低频、高频系数图像拼接在一起
coefficients = [cA_mean, cH_abs_mean; cV_abs_mean, cD_abs_mean];

% 绘制热力图
imagesc(coefficients);
colormap(jet);
colorbar;

这段代码首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，使用 `dwt2` 函数对灰度图像进行小波变换，得到四个系数矩阵：低频系数矩阵 `cA` 和三个高频系数矩阵 `cH`、`cV` 和 `cD`。接下来，将低频系数矩阵进行行和列的平均滤波，将三个高频系数矩阵的绝对值进行行和列的平均滤波。最后，将平均滤波后的低频、高频系数图像拼接在一起，并使用 `imagesc` 函数绘制热力图。