图像小波变换matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码实现图像小波变换：

% 加载图像
img = imread('lena.png');
% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');
% 显示结果
subplot(2,2,1); imshow(uint8(cA)); title('Approximation');
subplot(2,2,2); imshow(uint8(cH)); title('Horizontal Detail');
subplot(2,2,3); imshow(uint8(cV)); title('Vertical Detail');
subplot(2,2,4); imshow(uint8(cD)); title('Diagonal Detail');

上述代码首先加载输入图像，并使用 `dwt2` 函数执行小波变换。这里我们使用 Haar 小波基函数，它是一种简单的小波基函数，非常适合初学者学习。`dwt2` 函数将图像分解为四个子带（近似系数，水平细节系数，垂直细节系数和对角线细节系数）。最后，我们将四个子带图像显示在一个 2x2 的图像网格中。

相关问题

彩色图像小波变换matlab

彩色图像小波变换可以通过将每个颜色通道分别进行小波变换来实现。下面是一个简单的Matlab代码示例：

% 读取彩色图像
img = imread('color_img.png');

% 将图像转换为双精度类型
img = im2double(img);

% 对每个颜色通道进行小波变换
for i = 1:3
    [cA, cH, cV, cD] = dwt2(img(:,:,i), 'haar');
    img(:,:,i) = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
end

% 显示变换后的图像
imshow(img);

在上述代码中，我们首先读取彩色图像并将其转换为双精度类型。然后，我们使用Matlab中的`dwt2`函数对每个颜色通道进行小波变换。最后，使用`idwt2`函数将变换后的图像反变换回原始图像，并将其显示出来。请注意，此示例中使用的小波函数是Haar小波函数，您可以根据需要选择其他小波函数。

第二代小波变换matlab代码

以下是第二代小波变换的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 对图像进行第二代小波变换
[cA, cH, cV, cD] = swt2(img_gray, 2, 'db1');
% 显示变换后的图像
subplot(2,2,1), imshow(uint8(cA)), title('Approximation');
subplot(2,2,2), imshow(uint8(cH)), title('Horizontal Detail');
subplot(2,2,3), imshow(uint8(cV)), title('Vertical Detail');
subplot(2,2,4), imshow(uint8(cD)), title('Diagonal Detail');

代码中，我们首先读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后使用Matlab自带的`swt2`函数对图像进行第二代小波变换，其中`2`表示变换的层数，`'db1'`表示使用Daubechies小波作为基函数。最后，我们将变换后的近似系数和细节系数分别显示在四个子图中。