用matlab写一个小波变换高频置零算法

可以使用以下代码实现小波变换高频置零算法：

function [output] = wavelet_highpass(input, level, threshold)
% input: 输入信号
% level: 小波变换的层数
% threshold: 阈值，高于该阈值的小波系数将被保留，低于该阈值的小波系数将被置零
% output: 输出信号

% 小波变换
[c, l] = wavedec(input, level, 'db4');

% 高频系数置零
for i = 1:level
start_index = sum(l(1:i)) + 1;
end_index = sum(l(1:i+1));
c(start_index:end_index) = wthresh(c(start_index:end_index), 'h', threshold);
end

% 逆小波变换
output = waverec(c, l, 'db4');

end

其中，wavedec和waverec函数分别用于进行小波变换和逆小波变换，'db4'表示使用db4小波基函数。wthresh函数用于对小波系数进行阈值处理，'h'表示高阈值，即高于该阈值的系数保留，低于该阈值的系数置零。

相关问题

用matlab写一个图像小波变换高频置零算法

可以使用以下代码实现：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');

% 将高频系数置零
cH(:) = 0;
cV(:) = 0;
cD(:) = 0;

% 逆小波变换
img_new = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(img_new)), title('高频置零后的图像');

这段代码使用了 Matlab 自带的小波变换函数 dwt2 和 idwt2，将图像进行小波变换后，将高频系数 cH、cV 和 cD 置零，再进行逆小波变换，得到处理后的图像。

请用MATLAB写一个基于小波变换的图像增强算法代码

好的，以下是一个基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码：

% 读入原始图像
I = imread('image.jpg');

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');

% 对低频分量进行对数变换
cA = log(1 + abs(cA));

% 对高频分量进行阈值处理
cH = wthresh(cH, 'hard', 0.1*max(max(abs(cH))));
cV = wthresh(cV, 'hard', 0.1*max(max(abs(cV))));
cD = wthresh(cD, 'hard', 0.1*max(max(abs(cD))));

% 重构图像
J = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(J,[]), title('Enhanced Image');

这段代码首先使用`dwt2`函数进行小波变换，然后对低频分量进行对数变换，对高频分量进行阈值处理，最后使用`idwt2`函数进行重构。你可以根据需要对阈值以及小波类型进行调整。