Matlab对图像进行小波分解和小波重构代码

Matlab是一种强大的数学软件，对于图像的小波分析提供了丰富的工具箱支持。以下是使用Matlab进行离散小波变换（DWT）的基本步骤，包括小波分解和重构的简单示例：

1. 导入图像并准备数据：

% 加载图片
img = imread('your_image.jpg'); % 替换 'your_image.jpg' 为实际图像文件名

2. 对图像进行小波分解（通常使用Haar、Daubechies、Mallat等小波函数）：

% 使用haar小波为例
[lows, highs] = wavedec2(img, 2, 'haar'); % 2表示分解层数，一般选择奇数层

这里`lows`包含低频系数，`highs`包含高频系数。

3. 可视化部分或全部分解结果：

subplot(1,2,1), imshow(lows);
subplot(1,2,2), imshow(highs);

4. 进行小波重构：

reconstructed_img = waverec2(lows, highs, 'haar');

这将给出原始图像的近似重建。