本资源详细介绍如何使用MATLAB进行小波变换图像处理，并提供完整的代码实现。适合初学者学习和实践。
以下是使用MATLAB进行小波图像处理的部分代码：
```matlab
% 清除命令行并清除所有变量
clc; clear;
% 加载图像数据
load woman;
X = woman; % X保存了加载的图像
% 显示原始图像
figure(1);
subplot(2,2,1);
image(X);
colormap(map); % 设置颜色映射为默认值
title(原始图像);
% 对X进行小波分解，使用sym5小波基和尺度参数为1（即二级分解）
[c,s] = wavedec2(X, 1, sym5);
% 使用重构函数wrcoef2从c与s中提取不同细节的低频系数
a1 = wrcoef2(a, c, s, sym5, 1); % a表示近似分量，即低频部分
a2 = wrcoef2(a, c, s, sym5, 2);
% 显示一级和二级分解的低频图像
subplot(2,2,3);
image(a1);
colormap(map);
title(尺度为1时的低频图像);
subplot(2,2,4);
image(a2);
colormap(map);
title(尺度为2时的低频图像);
% 从[c,s]中提取二级分解后的高频系数
hd = wrcoef2(h, c, s, sym5, 1); % h表示水平方向细节分量
vd = wrcoef2(v, c, s, sym5, 1); % v表示垂直方向细节分量
dd = wrcoef2(d, c, s, sym5, 1); % d表示对角线方向细节分量
% 显示二级分解后的高频图像
figure(2);
subplot(2,2,1);
image(hd);
colormap(map);
title(尺度为2时的水平高频图像);
subplot(2,2,2);
image(vd);
colormap(map);
title(尺度为2时的垂直高频图像);
subplot(2,2,3);
image(dd);
colormap(map);
title(尺度为2时的对角线高频图像);
```
这段代码首先加载了一个名为`woman.mat`的数据文件，然后使用小波变换进行分解，并展示了不同层次和方向上的分量。
5星
