Matlab小波用于图像处理，并附带完整程序。

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简介：
Matlab小波图像处理方案，包含完整程序代码。以下为程序片段：`clc;clear; % 初始化 MATLAB 环境并清除工作空间`。随后，程序加载名为“woman”的图像：`load woman; % 将图像数据加载到变量 X 中`。接着，程序绘制原始图像：`figure(1); subplot(2,2,1); image(X); colormap(map); title(原始图像); % 使用sym5函数对图像X进行尺度为2的小波分解，获取低频系数和尺度系数`[c,s] = wavedec2(X,1,sym5); % 从小波分解结构中提取尺度为1和2时的低频重构系数`a1 = wrcoef2(a,c,s,sym5,1); a2 = wrcoef2(a,c,s,sym5,1); % 将提取的低频系数用于尺度为1和2时的低频图像重构。`subplot(2,2,3); image(a1); colormap(map); title(尺度为1时的低频图像); % 绘制尺度为1时的小波分解后的低频图像`subplot(2,2,4); image(a2); colormap(map); title(尺度为2时的低频图像); % 绘制尺度为2时的小波分解后的低频图像。接下来，程序从小波分解结构中提取高频系数： `% h 是水平方向% v 是垂直方向% d 是对角方向hd2 = wrcoef2(h,c,s,sym5,1); vd2 = wrcoef2(v,c,s,sym5,1); dd2 = wrcoef2(d,c,s,sym5,1); % 提取水平、垂直和对角方向的高频系数` 程序绘制这些高频分量对应的图像： `figure(2); subplot(2,2,1); image(hd2); colormap(map); title(尺度为2时的水平高频图像); subplot(2,2,2); image(vd2); colormap(map); title(尺度为2时的垂直高频图像); subplot(2,2,3); image(dd2); colormap(map); title(尺度为 2 时的对角高频图像); ...

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Matlab小波图像处理及完整程序

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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。

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