haar小波变换matlab代码

Haar小波变换是一种离散数学工具，常用于信号处理和图像分析中，特别是用于特征提取和分层分析。在MATLAB中，你可以使用内置函数`wavelet`工具箱来实现Haar小波变换。以下是一个简单的示例，展示如何对一幅图像进行Haar分解：

% 加载测试图像
img = imread('test_image.jpg'); % 替换为你实际图片路径

% 初始化Haar小波对象
haar = wavelet('haar');

% 对图像进行水平和垂直方向的小波变换
[coeffs,~] = wavedec2(img, 2, haar);

% 分解系数分为高低频两部分
[approx, detail] = wvecrec2(coeffs, haar);

% 查看原始图像和低频细节（近似）部分
subplot(2,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(2,2,2), imshow(approx);
title('Approximation (Low Frequency)');

% 高频细节（详细）部分通常包含更多的纹理信息
subplot(2,2,3), imshow(double(detail));
title('Detail (High Frequency)');

这个代码首先加载图像，然后创建一个Haar小波对象，接着使用`wavedec2`函数进行两次级的小波分解，得到近似系数（低频）和详细系数（高频）。最后显示原始图像、低频和高频部分。