写一个数字图像离散小波变换的matlab程序

下面是一个简单的数字图像离散小波变换的Matlab程序示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);

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

% 显示四个子图像
subplot(2,2,1), imshow(cA, []), title('Approximation')
subplot(2,2,2), imshow(cH, []), title('Horizontal Detail')
subplot(2,2,3), imshow(cV, []), title('Vertical Detail')
subplot(2,2,4), imshow(cD, []), title('Diagonal Detail')

以上程序实现了对lena.png图像进行离散小波变换，并将变换结果分为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角线细节分量四个部分进行显示。其中，dwt2函数实现了二维离散小波变换，'haar'参数表示使用Haar小波作为小波基函数。

相关问题

用matlab实现离散小波变换数字水印程序代码

在MATLAB中实现离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）并嵌入数字水印是一个常见的信号处理任务。以下是一个简单的步骤示例，用于实现二进制数字水印的嵌入：

% 导入图像和生成数字水印
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你需要处理的图片路径
watermark = randi([0 1], [height(img), width(img)]); % 生成随机二值水印

% 将图像转换为double类型以便于处理
img_dbl = im2double(img);

% 使用Haar小波基进行DWT分解
[coeffs, ~] = wavedec2(img_dbl, 'haar', 'remove DC', false);

% 水印嵌入：将水印添加到高频系数中，通常低频部分保留原始信息
for i = 2:length(coeffs)
    coeffs{i} = bitand(coeffs{i}, watermark);
end

% 进行逆DWT重构嵌入了水印的图像
watermarked_coeffs = wavedec2(coeffs, 'haar', 'bestapprox', true);
watermarked_img = imreconstruct(watermarked_coeffs, size(img));

% 显示原图和水印后的图像
figure; subplot(1,2,1); imshow(uint8(img)); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(watermarked_img)); title('Watermarked Image');

% 存储结果
imwrite(watermarked_img, 'watermarked_image.jpg');

注意：
1. 此代码仅演示了基本的离散小波变换和二值水印嵌入。实际应用中，水印可能会更复杂，例如使用更复杂的嵌入算法，以及考虑抗攻击能力等。
2. `wavedec2` 和 `imreconstruct` 函数分别用于离散小波变换和重建，`bitand` 是位与操作，用于结合水印和小波系数。

红外光谱小波变换matlab

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