function x = waverec_process(cf_vec, dim_vec, wave_name, th) if nargin < 4 th = 10; end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'r'); dn = 3; num = (length(cf_vec)-1)/dn; ya = cf_vec{1}; for i = 1 : num yv = cf_vec{(i-1)*3+2}; yh = cf_vec{(i-1)*3+3}; yd = cf_vec{(i-1)*3+4}; yv(abs(yv)<th) = 0; yh(abs(yh)<th) = 0; yd(abs(yd)<th) = 0; ya = idwt2_process(ya, yv, yh, yd, lf, hf, dim_vec(i+1,:)); end x = im2uint8(mat2gray(ya)); figure; imshow(x, []); title('重构图像');

这段代码是用于对离散小波变换（DWT）的系数进行阈值处理和逆变换，实现图像的降噪和压缩。其中，cf_vec是小波变换后的系数向量，dim_vec是每个分解层次对应的大小，wave_name是小波基函数名，th是阈值。具体操作步骤如下：

1. 使用wfilters函数获取小波基函数lf和hf。

2. 根据分解层数dn和系数向量长度，计算分解层数num。

3. 初始化最低分解层次的系数ya。

4. 对每个分解层次进行如下操作：

a. 获取该层次的垂直、水平和对角线系数yv、yh和yd。

b. 对yv、yh和yd进行阈值处理，将绝对值小于阈值th的系数置为0。

c. 使用idwt2_process函数进行逆变换，得到该分解层次的重构信号。

d. 将重构信号作为下一分解层次的低频系数ya。

5. 使用mat2gray函数将降噪后的信号转换为灰度图像，并使用im2uint8函数将图像转换为8位无符号整数。

6. 显示重构图像。

需要注意的是，该代码只适用于二维信号的DWT处理，如果需要处理其他类型的信号，需要修改相应的函数和参数。