function [cf_vec, dim_vec] = wavedec_process(x, num, wave_name) if ndims(x) == 3 x = rgb2gray(x); end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'd'); o = x; x = double(x); cf_vec = []; dim_vec = size(x); for i = 1 : num [ya, yv, yh, yd] = dwt2_process(x, lf, hf); tmp = {yv; yh; yd}; dim_vec = [size(yv); dim_vec]; cf_vec=[tmp; cf_vec]; x = ya; end cf_vec = [ya; cf_vec]; figure; imshow(o, []); title('原图像'); plot_wave_coef(cf_vec); plot_wave_coef_join(cf_vec, dim_vec);

这是一个用于小波分解的函数，输入参数包括待处理的信号 x、分解层数 num 和小波名称 wave_name。如果输入的信号是一个三维信号（比如 RGB 彩色图像），则将其转换为灰度图像。然后使用 wfilters 函数根据指定的小波名称获取低频和高频滤波器系数 lf 和 hf。接着对输入的信号进行 num 层小波分解，每一层分解得到一个低频分量 ya 和三个高频分量 yv、yh、yd，其中 yv、yh、yd 分别表示垂直、水平和对角线方向的高频分量。将每一层的高频分量按顺序存入 cf_vec 中，并将每一层分解得到的分量大小存入 dim_vec 中。最后将最后一层的低频分量 ya 加入到 cf_vec 中，并显示原始图像以及绘制分解得到的小波系数图形。

相关问题

function x = waverec_process(cf_vec, dim_vec, wave_name, th) if nargin < 4 th = 10; end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'r'); dn = 3; num = (length(cf_vec)-1)/dn; ya = cf_vec{1}; for i = 1 : num yv = cf_vec{(i-1)*3+2}; yh = cf_vec{(i-1)*3+3}; yd = cf_vec{(i-1)*3+4}; yv(abs(yv)<th) = 0; yh(abs(yh)<th) = 0; yd(abs(yd)<th) = 0; ya = idwt2_process(ya, yv, yh, yd, lf, hf, dim_vec(i+1,:)); end x = im2uint8(mat2gray(ya)); figure; imshow(x, []); title('重构图像');

这段代码是用于对离散小波变换（DWT）的系数进行阈值处理和逆变换，实现图像的降噪和压缩。其中，cf_vec是小波变换后的系数向量，dim_vec是每个分解层次对应的大小，wave_name是小波基函数名，th是阈值。具体操作步骤如下：

1. 使用wfilters函数获取小波基函数lf和hf。

2. 根据分解层数dn和系数向量长度，计算分解层数num。

3. 初始化最低分解层次的系数ya。

4. 对每个分解层次进行如下操作：

a. 获取该层次的垂直、水平和对角线系数yv、yh和yd。

b. 对yv、yh和yd进行阈值处理，将绝对值小于阈值th的系数置为0。

c. 使用idwt2_process函数进行逆变换，得到该分解层次的重构信号。

d. 将重构信号作为下一分解层次的低频系数ya。

5. 使用mat2gray函数将降噪后的信号转换为灰度图像，并使用im2uint8函数将图像转换为8位无符号整数。

6. 显示重构图像。

需要注意的是，该代码只适用于二维信号的DWT处理，如果需要处理其他类型的信号，需要修改相应的函数和参数。