数字图像处理信号小波变换代码

数字图像处理中，信号小波变换是一种强大的分析工具，它结合了时间分辨率和频率分辨率的优点。对于图像，通常采用二维小波变换，比如Daubechies、Haar、Coiflets等小波。下面以Haar小波为例，给出一个基本的MATLAB代码片段：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图像文件名

% 创建Haar小波滤波器
wavHandle = db4; % 或者其他你喜欢的小波类型，如 haar = haar()

% 对图像进行二维小波变换
[coeffs, freqInfo] = wavedec2(img, 2, wavHandle); % 第二个参数表示分解层数

% 显示原图像和不同尺度下的分解结果
figure;
subplot(2,2,1), imshow(uint8(img)), title('Original Image');
for i = 1:size(coeffs, 2)
    subplot(2,2,2+i), imshow(uint8(coeffs(:,i,:))), title(['Scale ' num2str(i)]), colorbar;
end

% 可视化系数矩阵
imagesc(freqInfo.scale), colorbar; % 显示尺度信息

% 若要重构图像，可以使用wvecrec2函数
reconstructed_img = wvecrec2(coeffs, wavHandle);

% 显示重构后的图像
subplot(2,2,5), imshow(uint8(reconstructed_img)), title('Reconstructed Image');

这段代码首先读取图像，然后创建一个Haar或指定类型的小波滤波器。接着进行二维小波分解，并可视化不同尺度的结果以及尺度信息。最后，通过`wvecrec2`函数重建图像。