dwt2函数
时间: 2023-10-18 17:07:37 浏览: 57
dwt2函数是MATLAB中用于进行二维小波变换的函数。它的语法为:
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,wname)
其中,X是输入的二维矩阵,wname是小波名称。函数的输出包括四个矩阵cA、cH、cV和cD,分别表示低频部分、水平高频部分、垂直高频部分和对角线高频部分。
例如,以下代码将对一个大小为256x256的灰度图像进行哈尔小波变换:
```matlab
% 读入图像
I = imread('lena_gray.tif');
% 进行小波变换
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(I,'haar');
% 显示结果
subplot(2,2,1); imshow(cA,[]); title('LL');
subplot(2,2,2); imshow(cH,[]); title('LH');
subplot(2,2,3); imshow(cV,[]); title('HL');
subplot(2,2,4); imshow(cD,[]); title('HH');
```
这将在一个4个子图的窗口中显示原始图像和其四个小波分量。
相关问题
matlab dwt2函数
好的,关于 matlab 的 dwt2 函数,它是用于进行二维离散小波变换的函数。它的语法如下:
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,wname)
其中,X 是输入的二维矩阵,wname 是小波基名称。函数的输出包括四个部分:近似系数 cA、水平细节系数 cH、垂直细节系数 cV 和对角线细节系数 cD。
请用wavedec2函数代替dwt2函数对上述代码进行修改
以下是使用`wavedec2`函数代替`dwt2`函数对上述代码进行修改后的Matlab程序:
```matlab
% 读入可见光图像和红外光图像
visible = imread('visible.jpg');
infrared = imread('infrared.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
visible = rgb2gray(visible);
infrared = rgb2gray(infrared);
% 将灰度图像归一化到0到1之间
visible = double(visible) / 255;
infrared = double(infrared) / 255;
% 将灰度图像进行小波分解
[visible_c, visible_l] = wavedec2(visible, 1, 'haar');
[infrared_c, infrared_l] = wavedec2(infrared, 1, 'haar');
% 将可见光图像和红外光图像的低频分量进行加权平均
alpha = 0.5;
cA = alpha * visible_l{1} + (1 - alpha) * infrared_l{1};
% 将可见光图像和红外光图像的高频分量进行最大值融合
cH = max(visible_c(1:end/4), infrared_c(1:end/4));
cV = max(visible_c(end/4+1:end/2), infrared_c(end/4+1:end/2));
cD = max(visible_c(end/2+1:3*end/4), infrared_c(end/2+1:3*end/4));
% 将融合后的小波系数进行反变换
fused = waverec2(cat(2, cA, cH, cV, cD), infrared_l, 'haar');
% 显示融合后的图像
imshow(fused);
```
在这个程序中,我们首先读入可见光图像和红外光图像,并将它们转换为灰度图像。然后,我们将灰度图像进行归一化,并使用Haar小波分解将它们分解为低频分量和高频分量。接下来,我们将可见光图像和红外光图像的低频分量进行加权平均,而将它们的高频分量进行最大值融合。最后,我们将融合后的小波系数进行反变换,并显示融合后的图像。
需要注意的是,在使用`wavedec2`函数时,返回的低频系数是一个单独的数组,而高频系数被存储在一个单独的向量中。因此,在进行高频系数的融合时,我们需要将这些向量分割成三个部分,并分别对每个部分进行融合。此外,在进行反变换时,我们需要使用`cat`函数将融合后的小波系数连接成一个向量。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)