MATLAB实现小波变换的图像复原

小波变换可以用于图像去噪和复原。以下是MATLAB实现小波变换的图像复原的步骤：

1. 加载图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对灰度图像进行小波变换。

[c, l] = wavedec2(gray_img, n, wavelet_type);

其中，`n`是小波变换的层数，`wavelet_type`是所选小波类型。

3. 选择需要复原的频率范围。

c_trunc = c;
% 选择需要保留的频率范围
c_trunc(1:l(1)*l(2)) = 0; % LL
c_trunc(l(1)*l(2)+1:l(1)*l(2)+l(2)*l(3)) = 0; % LH
c_trunc(l(1)*l(2)+l(2)*l(3)+1:l(1)*l(2)+2*l(2)*l(3)) = 0; % HL

4. 对截断的小波系数进行反变换。

reconstructed_img = waverec2(c_trunc, l, wavelet_type);

5. 显示原始图像和复原图像。

subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(reconstructed_img)), title('Reconstructed Image');

完整的代码如下所示：

% 加载图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 进行小波变换
n = 3; % 小波变换的层数
wavelet_type = 'db4'; % 小波类型
[c, l] = wavedec2(gray_img, n, wavelet_type);

% 选择需要复原的频率范围
c_trunc = c;
c_trunc(1:l(1)*l(2)) = 0; % LL
c_trunc(l(1)*l(2)+1:l(1)*l(2)+l(2)*l(3)) = 0; % LH
c_trunc(l(1)*l(2)+l(2)*l(3)+1:l(1)*l(2)+2*l(2)*l(3)) = 0; % HL

% 进行反变换
reconstructed_img = waverec2(c_trunc, l, wavelet_type);

% 显示原始图像和复原图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(reconstructed_img)), title('Reconstructed Image');

运行代码后，将会显示原始图像和复原图像。复原图像将只保留选择的频率范围，其他频率将会被过滤掉。