请用MATLAB写一个基于小波变换的图像增强算法代码

好的，以下是一个基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码：

% 读入原始图像
I = imread('image.jpg');

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');

% 对低频分量进行对数变换
cA = log(1 + abs(cA));

% 对高频分量进行阈值处理
cH = wthresh(cH, 'hard', 0.1*max(max(abs(cH))));
cV = wthresh(cV, 'hard', 0.1*max(max(abs(cV))));
cD = wthresh(cD, 'hard', 0.1*max(max(abs(cD))));

% 重构图像
J = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(J,[]), title('Enhanced Image');

这段代码首先使用`dwt2`函数进行小波变换，然后对低频分量进行对数变换，对高频分量进行阈值处理，最后使用`idwt2`函数进行重构。你可以根据需要对阈值以及小波类型进行调整。

相关问题

用matlab写一个图像小波变换高频置零算法

可以使用以下代码实现：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');

% 将高频系数置零
cH(:) = 0;
cV(:) = 0;
cD(:) = 0;

% 逆小波变换
img_new = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(img_new)), title('高频置零后的图像');

这段代码使用了 Matlab 自带的小波变换函数 dwt2 和 idwt2，将图像进行小波变换后，将高频系数 cH、cV 和 cD 置零，再进行逆小波变换，得到处理后的图像。

基于matlab小波变换的图像压缩算法

小波变换是一种非常常见的信号处理和图像处理方法，可以将信号或图像转换为时频域上的小波系数。基于小波变换的图像压缩算法通常包括以下步骤：

1. 将原始图像进行小波变换，得到小波系数。

2. 对小波系数进行量化，即将系数值量化为一组离散的值，以减少数据量。

3. 对量化后的系数进行编码，通常使用熵编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等。

4. 解码压缩后的数据，即将编码结果转换回量化系数，再进行逆小波变换，即可得到压缩后的图像。

下面是基于Matlab实现小波变换的图像压缩算法的示例代码：

% 读入原始图像
img = imread('lena.bmp');
img = double(img);

% 小波变换
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(img, 'haar');

% 量化
qLH = round(LH./10).*10;
qHL = round(HL./10).*10;
qHH = round(HH./10).*10;

% 编码
codeLH = huffmanenco(qLH(:), hufflen(qLH(:)));
codeHL = huffmanenco(qHL(:), hufflen(qHL(:)));
codeHH = huffmanenco(qHH(:), hufflen(qHH(:)));

% 解码
qLHd = huffmandeco(codeLH, hufflen(qLH(:)));
qHLd = huffmandeco(codeHL, hufflen(qHL(:)));
qHHd = huffmandeco(codeHH, hufflen(qHH(:)));

% 逆量化和逆小波变换
recon = idwt2(LL, qLHd, qHLd, qHHd, 'haar');

% 显示压缩前后的图像
subplot(1,2,1); imshow(img, []); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(recon, []); title('Compressed Image');

在该示例中，使用了Haar小波进行变换和逆变换，将LH、HL和HH三个小波系数进行量化并进行霍夫曼编码。你可以根据实际需求选择不同的小波基和量化方法。