读入 cameraman 图像, 在 Shannon 熵准则下利用 Daubechies 小波包三尺度表示进行压缩处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果, 并给出MATLAB代码

好的，以下是 MATLAB 代码，用于对 "cameraman.tif" 图像进行 Shannon 熵准则下的小波包压缩处理：

% 读入图像
img = imread('cameraman.tif');

% Daubechies小波包三尺度
wname = 'db3';
level = 3;

% 对图像进行小波包分解
[c, s] = wavedec2(img, level, wname);

% 将二维小波系数矩阵转换为一维向量
c = c(:);

% 通过Shannon熵准则进行压缩处理
thr = wnoisest(c, 1);
sorh = 's';
keepapp = 1;
comp = wthresh(c, sorh, thr);

% 将压缩后的系数重新转换为二维矩阵
comp = reshape(comp, [], 3);

% 对处理结果进行反变换
rec = waverec2(comp', s, wname);

% 显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(rec, []);
title('压缩处理结果');

在上述代码中，我们首先读入了 "cameraman.tif" 图像，并指定了 Daubechies 小波包三尺度作为小波基函数。然后，我们对图像进行小波包分解，并将二维小波系数矩阵转换为一维向量。接着，我们使用 `wnoisest` 函数计算阈值，并使用 `wthresh` 函数进行阈值处理，以实现压缩。最后，我们将压缩后的系数重新转换为二维矩阵，并进行反变换，得到处理结果。最后，在一个窗口中显示原始图像和处理结果。

希望对您有所帮助！