很抱歉,上述代码输出了全黑的图像

非常抱歉，我犯了一个错误。在将需要保留的小波系数设置为0之前，我应该先将需要保留的小波系数取反。这是因为在MATLAB中，`find()`函数返回的是非零元素的索引，而我们需要保留的是这些非零元素，而不是零元素。

以下是已更新的代码：

% 读入图像
img = imread('cameraman.tif');

% Daubechies小波包三尺度分解
[c, l] = wavedec2(img, 3, 'db2');

% 计算每个小波系数的Shannon熵
ent = wentropy(c, 'shannon');

% 根据Shannon熵准则，保留一定比例的小波系数
keep = find(abs(c) >= sqrt(2*log(length(c))));
c(keep) = -c(keep);

% 对小波系数进行压缩
thr = 0;
c = wthresh(c, 's', thr);

% 重构图像
reconstructed = uint8(waverec2(-c, l, 'db2'));

% 显示原始图像和处理结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original image');
subplot(1,2,2), imshow(reconstructed), title('Compressed image');

在此代码中，我使用了一个简单的方法来计算阈值。具体来说，我使用了公式：

thr = sqrt(2*log(n))

其中，`n`是小波系数的数量。这个公式基于一个假设，即小波系数的分布服从高斯分布。这个假设在实际情况下并不总是成立，但是它在实践中表现良好。

然后，我使用`find()`函数找到需要保留的小波系数的索引，将其存储在`keep`变量中。接下来，我将这些小波系数取反，然后将它们设置为0。最后，我重构图像并显示原始图像和处理结果。

希望这个代码对您有帮助！