MATLAB——二维小波的单层分解

程高兴2023-12-16 14:20

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%%  学习目标：二维小波的单层分解
%%  二维小波适合图像处理和分析，将图像分解为4个图像  两个维度  低通，高通
clear all;
close all;
load woman.mat;
%%  which woman.mat
Y=ind2gray(X,map);                %将索引图像转换为灰度图像
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(Y,'db1');      %二维小波的单层分解
%%  cA（近似系数）是两个维度低通滤波，
%%  cH（水平细节系数）是横向低通滤波，纵向高通滤波，
%%  cV（垂直细节系数）是横向高通滤波，纵向低通滤波
%%  cD（对角细节系数）是两个维度高通滤波
figure;
subplot(221);
imshow(cA,[]);
subplot(222);
imshow(cH,[]);
subplot(223);
imshow(cV,[]);
subplot(224);
imshow(cD,[]);
set(gcf,'position',[50,50,400,400]);

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%% 学习目标：二维小波的单层分解

%% 二维小波适合图像处理和分析，将图像分解为4个图像两个维度低通，高通

clear all;

close all;

load woman.mat;

%% which woman.mat

Y=ind2gray(X,map); %将索引图像转换为灰度图像

$cA,cH,cV,cD$ =dwt2(Y,'db1'); %二维小波的单层分解

%% cA（近似系数）是两个维度低通滤波，

%% cH（水平细节系数）是横向低通滤波，纵向高通滤波，

%% cV（垂直细节系数）是横向高通滤波，纵向低通滤波

%% cD（对角细节系数）是两个维度高通滤波

figure;

subplot(221);

imshow(cA,\[\]);

subplot(222);

imshow(cH,\[\]);

subplot(223);

imshow(cV,\[\]);

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