图像小波变换分解与逆变换的代码

以下是 Python 中的图像小波变换分解与逆变换的代码，使用 PyWavelets 库实现：

import pywt
import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 小波变换分解
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 获取低频系数(LL)、水平高频系数(LH)、垂直高频系数(HL)、对角高频系数(HH)
LL, (LH, HL, HH) = coeffs

# 小波变换逆变换
img_recon = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Reconstructed Image', img_recon.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张灰度图像。然后使用 `pywt.dwt2()` 函数对图像进行小波变换分解，得到4个系数数组：LL、LH、HL、HH，其中LL为低频系数，LH、HL、HH为高频系数。

接着，我们使用 `pywt.idwt2()` 函数对这4个系数数组进行小波变换逆变换，得到重构后的图像。

最后，我们使用 OpenCV 库中的 `cv2.imshow()` 函数将原图像和重构图像显示出来。

相关问题

matlab小波变换图像压缩代码

要使用MATLAB进行小波变换图像压缩，可以按照以下步骤操作：

1. 导入图像：首先，使用MATLAB中的imread函数将要压缩的图像导入到MATLAB工作空间中。

2. 进行小波变换：接下来，使用MATLAB中的dwt2函数对图像进行二维小波变换。此函数将图像分解为低频分量LL和高频分量LH、HL、HH。

3. 设置压缩比：根据需要设置压缩比。可以通过删除或保留高频分量来调整压缩比。

4. 进行阈值处理：依据设定的压缩比，对高频分量进行阈值处理。根据设定的阈值，将高频分量中的像素值设置为0或根据设定的算法保留一部分重要信息。

5. 重构图像：使用MATLAB中的idwt2函数将处理后的低频分量LL和进行阈值处理后的高频分量LH、HL、HH进行逆小波变换，得到压缩后的图像。

6. 保存压缩后的图像：使用MATLAB中的imwrite函数将压缩后的图像保存到指定路径。

以下是一个示例代码，用于将压缩比设置为0.5进行小波变换图像压缩：

% 导入图像
image = imread('input_image.jpg');

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

% 设置压缩比
compress_ratio = 0.5;

% 计算阈值
threshold = compress_ratio * max(max(abs(cH)));

% 阈值处理
cH(abs(cH) < threshold) = 0;
cV(abs(cV) < threshold) = 0;
cD(abs(cD) < threshold) = 0;

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

% 保存压缩后的图像
imwrite(reconstructed_image, 'compressed_image.jpg');

请注意，此代码示例仅针对一种小波变换类型（Haar小波变换）和一种压缩比例进行演示。根据需要，您可以使用其他小波变换类型和调整不同的压缩比来实现更多定制化的图像压缩效果。

二进小波变换图像边缘检测matlab代码

二进小波变换图像边缘检测是一种使用小波变换来检测图像边缘的方法。下面是一个使用Matlab实现的二进小波变换图像边缘检测的代码[^1]：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二进小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');

% 设置阈值
threshold = 0.1 * max(abs(cD(:)));

% 对小波系数进行阈值处理
cD_thresholded = cD .* (abs(cD) > threshold);

% 对阈值处理后的小波系数进行逆变换
reconstructed_img = idwt2(cA, cH, cV, cD_thresholded, 'haar');

% 显示原始图像和边缘检测结果
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(reconstructed_img), title('边缘检测结果');

这段代码首先读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用二进小波变换（使用Haar小波）对灰度图像进行分解，得到近似系数（cA）和水平（cH）、垂直（cV）以及对角线（cD）细节系数。接下来，根据设定的阈值，对细节系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。最后，使用逆小波变换将处理后的系数重构为边缘检测结果，并将原始图像和边缘检测结果显示出来。