输入一幅灰度图像，选择分块大小的参数对其进行二维离散哈达玛变换，选择不同的变 换系数，进行图像的重构，分析原图像与重构图像，用matlab实现

好的，二维离散哈达玛变换（DHT）也是一种将时域信号转换为频域信号的方法，在图像处理中也有应用。与DCT不同的是，DHT的基函数是正负相间的离散哈达玛矩阵，它的变换系数可以是正数也可以是负数。

在Matlab中，可以使用hadamard函数来实现二维离散哈达玛变换。代码示例如下：

% 读入灰度图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 设置分块大小为8x8
block_size = 8;

% 对图像进行分块，并分别对每个块进行DHT变换
dht_coeffs = blkproc(double(img), [block_size block_size], @hadamard);

% 选择部分变换系数，进行图像重构
reconstructed_coeffs = zeros(size(dht_coeffs));
reconstructed_coeffs(1:3, 1:3) = dht_coeffs(1:3, 1:3);
reconstructed_img = blkproc(reconstructed_coeffs, [block_size block_size], @ihadamard);

% 显示原图像和重构图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(reconstructed_img)), title('Reconstructed Image');

在上面的代码中，我们首先读入了一幅灰度图像，并将其分块为大小为8x8的块。然后，对每个块分别进行DHT变换，得到了变换系数矩阵dht_coeffs。接着，我们选择了前3x3个变换系数，将其它系数置为0，得到了重构系数矩阵reconstructed_coeffs。最后，我们对重构系数矩阵进行逆DHT变换，得到了重构图像reconstructed_img。

同样地，你可以尝试修改选择的变换系数，看看对重构图像的影响。一般来说，选择较少的变换系数会导致图像失真，选择较多的变换系数会导致图像过于平滑。因此，选择合适的变换系数也是一个需要平衡的问题。