二维Haar小波重构详细MATLAB程序编写过程

二维Haar小波重构是一种常用的图像处理方法，下面是MATLAB程序编写过程的详细步骤：

1. 加载需要处理的图片。

img = imread('example.jpg');

2. 将图片转换为灰度图像。

gray_img = rgb2gray(img);

3. 对灰度图像进行二维Haar小波变换。

[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');

其中，cA为低频分量，cH为水平高频分量，cV为垂直高频分量，cD为对角线高频分量。

4. 对低频分量cA进行压缩或处理。

这一步可以根据具体需求进行处理。比如可以将低频分量进行缩小，或者保持不变。

5. 对高频分量cH、cV、cD进行压缩或处理。

这一步同样可以根据具体需求进行处理。

6. 对处理后的分量进行二维Haar小波反变换。

recon_img = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

7. 显示处理前后的图像。

subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(recon_img));
title('Reconstructed Image');

完整代码如下：

img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');
% 对低频分量cA进行压缩或处理
% 对高频分量cH、cV、cD进行压缩或处理
recon_img = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(recon_img));
title('Reconstructed Image');