matlab对图像小波变换分量合成

Matlab中可以使用函数`waverec2`对图像进行小波重构，实现小波变换分量合成。具体步骤如下：

1. 使用函数`wavedec2`对图像进行小波分解，得到低频分量(LL)和高频分量(LH, HL, HH)。

2. 对需要保留的小波分量进行阈值处理，将低于某个阈值的小波系数置零。

3. 使用函数`waverec2`对经过阈值处理后的小波系数进行重构，得到合成后的图像。

下面是一个示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 小波分解
[c, s] = wavedec2(img, 2, 'db4');

% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','sqtwolog','penalhi',c,s,2);
sorh = 'h';
keepapp = 1;
[c_comp, c_compL2] = wcmp2den(c,s,'penalhi',thr,sorh,keepapp);

% 小波重构
img_comp = waverec2(c_comp, s, 'db4');

% 显示原图和合成后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(img_comp));
title('Compressed Image');

在上面的代码中，我们使用了`wthrmngr`函数来自动选择阈值，也可以手动指定阈值。同时，`wcmp2den`函数可以选择不同的压缩方式，在这里我们选择了惩罚高频系数的方式。