matlab二维小波重构
时间: 2023-07-28 15:07:01 浏览: 55
要进行二维小波重构,需要先进行小波分解。假设原始图像为 $f(x, y)$,小波分解可以得到四个系数矩阵:$LL, LH, HL, HH$。其中,$LL$ 表示低低频系数,$LH$表示低高频系数,$HL$表示高低频系数,$HH$ 表示高高频系数。重构的过程就是将这些系数矩阵合并成一幅图像。
具体的重构过程可以使用 Matlab 自带的 `waverec2` 函数实现。假设小波分解的级数为 $N$,则重构代码如下:
```matlab
% 小波重构
rec = waverec2(LL, LH, HL, HH, 'db1', N);
```
其中,`db1` 是小波基函数的名称,可以根据需要更改。重构后的图像保存在 `rec` 变量中。
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二维Haar小波重构详细MATLAB程序编写过程
二维Haar小波重构是一种常用的图像处理方法,下面是MATLAB程序编写过程的详细步骤:
1. 加载需要处理的图片。
```
img = imread('example.jpg');
```
2. 将图片转换为灰度图像。
```
gray_img = rgb2gray(img);
```
3. 对灰度图像进行二维Haar小波变换。
```
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');
```
其中,cA为低频分量,cH为水平高频分量,cV为垂直高频分量,cD为对角线高频分量。
4. 对低频分量cA进行压缩或处理。
这一步可以根据具体需求进行处理。比如可以将低频分量进行缩小,或者保持不变。
5. 对高频分量cH、cV、cD进行压缩或处理。
这一步同样可以根据具体需求进行处理。
6. 对处理后的分量进行二维Haar小波反变换。
```
recon_img = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
```
7. 显示处理前后的图像。
```
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(recon_img));
title('Reconstructed Image');
```
完整代码如下:
```
img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');
% 对低频分量cA进行压缩或处理
% 对高频分量cH、cV、cD进行压缩或处理
recon_img = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(recon_img));
title('Reconstructed Image');
```
二维小波包分解 matlab
二维小波包分解是一种信号处理方法,它可以将二维信号分解成多个子带,每个子带包含了不同频率和方向的信息。在Matlab中,可以使用小波工具箱中的函数进行二维小波包分解。具体步骤如下:
1. 读取需要处理的二维信号。
2. 使用wfilters函数选择小波基函数。
3. 使用wextend函数对信号进行扩展,以避免边缘效应。
4. 使用wpdec2函数进行小波包分解,得到多个子带。
5. 对每个子带进行处理,例如滤波、阈值处理等。
6. 使用wprec2函数进行重构,得到处理后的信号。