图像小波低频分量计算matlab
时间: 2023-09-08 17:14:10 浏览: 40
在MATLAB中,可以使用函数dwt2来进行2维小波变换,然后提取低频分量。以下是一个示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 进行2维小波变换,使用haar小波
[C, S] = wavedec2(img, 1, 'haar');
% 提取低频分量
A1 = appcoef2(C, S, 'haar', 1);
% 显示低频分量图像
imshow(uint8(A1));
```
在这个示例中,我们使用haar小波进行2维小波变换,并使用wavedec2函数对图像进行变换。然后,使用appcoef2函数提取第一层低频分量,即A1。最后,使用imshow函数显示低频分量图像。
相关问题
小波图像融合matlab代码
以下是一个简单的小波图像融合的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取待融合的图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImage1 = rgb2gray(image1);
grayImage2 = rgb2gray(image2);
% 对图像进行小波分解
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(double(grayImage1), 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(double(grayImage2), 'haar');
% 将低频分量进行融合
fusedCA = (cA1 + cA2) / 2;
% 将高频分量进行融合
fusedCH = max(abs(cH1), abs(cH2)) .* exp(1i * (angle(cH1) + angle(cH2))) ;
fusedCV = max(abs(cV1), abs(cV2)) .* exp(1i * (angle(cV1) + angle(cV2))) ;
fusedCD = max(abs(cD1), abs(cD2)) .* exp(1i * (angle(cD1) + angle(cD2))) ;
% 逆小波变换得到融合后的图像
fusedImage = idwt2(fusedCA, fusedCH, fusedCV, fusedCD, 'haar');
% 显示融合后的图像
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(image1); title('图像1');
subplot(1, 3, 2); imshow(image2); title('图像2');
subplot(1, 3, 3); imshow(uint8(fusedImage)); title('融合后的图像');
```
请确保在运行代码之前将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为你自己的图像文件名。这段代码使用Haar小波作为小波基函数进行图像融合,并将融合后的图像显示在一个Matlab图形窗口中。
利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量,得到密文图像,求matlab代码
好的,以下是利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量,得到密文图像的MATLAB代码:
```matlab
% 加载原始图像
img = imread('lena.png');
% 进行一级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(img,'haar');
% 获取低频分量(即cA)
low_freq = cA;
% 设置Arnold置乱参数
N = 512; % 图像尺寸
a = 3; b = 5; % 置乱参数
% 进行Arnold置乱(循环置乱10次)
for i = 1:10
for x = 1:N
for y = 1:N
pos = mod([a,b;1,a]*[x;y],N)+1;
low_freq(pos(1),pos(2)) = cA(x,y);
end
end
end
% 显示置乱后的低频分量
imshow(uint8(low_freq));
% 将置乱后的低频分量与其他分量组合重构图像
new_img = idwt2(low_freq,cH,cV,cD,'haar');
% 显示重构后的密文图像
imshow(uint8(new_img));
% 保存密文图像
imwrite(uint8(new_img), 'lena_cipher.png');
```
希望对您有所帮助。注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要考虑更多的安全性和实用性问题。