二维图像小波变换matlab

在MATLAB中，二维图像小波变换是一种常用的技术，用于分析图像的细节信息和结构特征。它利用小波函数（如Haar、Daubechies、Morlet等）对图像在不同尺度和方向上进行分解。这种分解能够提取出图像的不同层次信息，包括低频成分（包含主要的图像轮廓）和高频成分（包含边缘和纹理细节）。

` wavedec2` 函数在MATLAB中常用于实现二维小波变换。它的基本语法是：

[L, C] = wavedec2(I, J, 'wavelet', wname, 'level', N)

其中：
- `I` 是输入的二维灰度图像；
- `J` 指定小波分解的层数；
- `'wavelet', wname` 定义要用的小波基，比如 `'haar'`, `'db4'` 等；
- `'level', N` 设置分解的级数，即生成的小波系数矩阵层数；
- 返回值 `L` 是小波系数矩阵，`C` 是重构后的近似图像。

之后，你可以用 ` waverec2` 函数将小波系数重构回原始图像，或者使用 `coeffs2image` 和 `wfilters` 来查看特定层的系数图像和滤波器。