[c,s] = wavedec2(I,3,'bior3.7'); ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ch1 = detcoef2('h',c,s,1); cv1 = detcoef2('v',c,s,1); cd1 = detcoef2('d',c,s,1); a1 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1); h1 = wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1); v1 = wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1); d1 = wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1); c1=[a1,h1;v1,d1];为什么显示出来的

是一个小的图像块？

这是因为代码中使用了小波变换对图像进行了分解，分解出了多个子图像和细节系数，其中ca1表示第一层低频系数（即最粗略的图像近似），ch1、cv1、cd1分别表示第一层高频系数的水平、垂直和对角线方向细节，a1、h1、v1、d1分别表示第一层小波变换的近似、水平、垂直和对角线方向细节。而c1是由a1、h1、v1、d1组成的小块矩阵。

因此，代码中显示出来的是第一层小波变换分解后的结果。

相关问题

clear X = imread('wgxy.jpg'); I = rgb2gray(X); imshow(I); I=double(I); subplot(231); imshow(I,[]); title('原始图像'); axis square; disp('压缩前图像大小字节'); whos('I'); [c,s] = wavedec2(I,3,'bior3.7'); ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ch1 = detcoef2('h',c,s,1); cv1 = detcoef2('v',c,s,1); cd1 = detcoef2('d',c,s,1); a1 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1); h1 = wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1); v1 = wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1); d1 = wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1); c1=[a1,h1;v1,d1]; subplot(232); imshow(c1,[]); axis square; title('分解后低频和高频信息'); ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ca1 = wcodemat(ca1,500,'mat',0); a11 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1); subplot(233); imshow(a11,[]); axis square; title('第一次压缩图像'); disp('第一次压缩图像字节大小'); whos('ca1'); subplot(234); ca2 = appcoef2(c,s,'bior3.7',2); ca2 = wcodemat(ca2,500,'mat',0); a22 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',2); imshow(a22,[]); axis square; title('第二次压缩图像'); disp('第二次压缩图像字节大小'); whos('ca2'); subplot(235); ca3 = appcoef2(c,s,'bior3.7',3); ca3 = wcodemat(ca3,500,'mat',0); a33 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',3); imshow(a33,[]); axis square; title('第三次压缩图像'); disp('第三次压缩图像字节大小'); whos('ca3');怎么实现的图像压缩

这段代码使用小波变换实现了图像压缩。具体来说，它将图像进行三级小波分解，并从每个小波分解层次中提取出低频部分，然后通过`wcodemat`函数将低频部分压缩为指定大小的矩阵。通过重建低频部分和高频部分，可以得到经过压缩处理的图像。

具体步骤如下：

1. 读入彩色图像`X`并将其转换为灰度图像`I`，并在第一个子图中显示原始图像。
2. 对灰度图像`I`进行三级小波分解，得到小波系数`c`和尺度结构`s`。
3. 从小波系数中提取出一级小波变换后的近似系数（低频部分）`ca1`，并通过`wcodemat`函数将其压缩为大小为`500`的矩阵。
4. 通过`wrcoef2`函数重建出一级小波变换后的近似系数和高频系数，用于显示第一次压缩图像。
5. 重复步骤3和4，分别对二级和三级小波变换后的近似系数进行压缩和重建，得到第二次和第三次压缩图像。

通过这种方式，可以将原始图像压缩为较小的尺寸，从而实现图像压缩的效果。

ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); ch1 = detcoef2('h',c,s,1); cv1 = detcoef2('v',c,s,1); cd1 = detcoef2('d',c,s,1);

这是一个基于二维小波变换的图像处理代码。其中，c和s分别是使用MATLAB中的wavedec2函数对原始图像进行小波分解后得到的系数和结构体。'bior3.7'表示使用Biorthogonal 3.7小波进行分解。appcoef2函数用于提取分解后的近似系数，detcoef2函数用于提取分解后的细节系数。'h'、'v'、'd'分别表示水平、垂直和对角方向上的细节系数。在这段代码中，ca1提取了原始图像的第一层近似系数，ch1、cv1、cd1分别提取了第一层水平、垂直和对角方向上的细节系数。