matlab的提升小波变换代码，要有低频和高频输出图像

好的，以下是一份MATLAB代码，可以实现小波变换并输出低频和高频图像：

% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');

% 将图像转换成灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 设置小波变换的参数
wname = 'db4'; % 选用 Daubechies 4 小波基函数
level = 5; % 设置小波变换的层数

% 进行小波变换
[C, S] = wavedec2(img_gray, level, wname);

% 提取低频系数
A = appcoef2(C, S, wname, level);

% 提取高频系数
H = cell(1, level);
V = cell(1, level);
D = cell(1, level);
for i = 1:level
    [H{i}, V{i}, D{i}] = detcoef2('all', C, S, i);
end

% 绘制低频图像
subplot(2,3,1), imshow(uint8(A)), title('Level 1 Approximation');
for i = 1:level
    % 绘制水平方向高频图像
    subplot(2,3,i+1), imshow(uint8(H{i})), title(['Level ' num2str(i) ' Horizontal Detail']);
    % 绘制垂直方向高频图像
    subplot(2,3,i+1+level), imshow(uint8(V{i})), title(['Level ' num2str(i) ' Vertical Detail']);
    % 绘制对角线方向高频图像
    subplot(2,3,i+1+2*level), imshow(uint8(D{i})), title(['Level ' num2str(i) ' Diagonal Detail']);
end

请将 `your_image.jpg` 替换成你想要处理的图像文件名。执行代码后，你将会看到一个由 6 幅图像构成的图像集，其中：

- 第一幅图像为低频系数图像，也就是小波变换的近似信号。
- 后面的每三幅图像分别为对应小波变换的高频系数图像，包括水平、垂直和对角线方向的高频信号。每一组高频图像对应一个小波变换的层数，层数越高，高频信号越明显。