小波matlab代码.docx
《小波matlab代码.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《小波matlab代码.docx（9页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
小波matlab代码
小波matlab代码
[x,map]=imread（'MUCS_新建文件夹_32603.ptl_208.bmp'）;
subplot（1,2,1）;
imshow（x）;
[c,s]=wavedec2（x,3,'sym4'）;
Csize=size（c）;
fori=1:
Csize
（2）
if（c（i）>100）%低频分量----s中第一维的长度
c（i）=1*c（i）;
else
c（i）=0.9*c（i）;%高频分量
end
end
x1=waverec2（c,s,'sym4'）;
im=uint8（x1）;
subplot（1,2,2）;
imshow（im）;
[c,s]=wavedec2（X,2,'bior3.7'）;%对图像用小波进行层分解
cal=appcoef2（c,s,'bior3.7',1）;%提取小波分解结构中的一层的低频系数和高频系数
ch1=detcoef2（'h',c,s,1）;%水平方向
cv1=detcoef2（'v',c,s,1）;%垂直方向
cd1=detcoef2（'d',c,s,1）;%斜线方向
a1=wrcoef2（'a',c,s,'bior3.7',1）;%各频率成份重构
[c,s]=wavedec2（X,1,'sym4'）;
a1=appcoef2（c,s,'sym4',1）;%小波分解结构中的一层的低频系数，下面是3个高频系数
a1=2*a1;
h1=detcoef2（'h',c,s,1）;
v1=detcoef2（'v',c,s,1）;
d1=detcoef2（'d',c,s,1）;
h1=0.5*h1;
v1=0.5*v1;
d1=0.5*d1;
y=idwt2（a1,h1,v1,d1,'sym4'）;
loadwbarb;
X1=X;map1=map;
subplot（2,2,1）;
image（X1）;colormap（map1）;
title（'图像wbarb'）;
loadwoman;
X2=X;map2=map;
subplot（2,2,2）;
image（X2）;colormap（map2）;
title（'图像woman'）;
%=====================================
%对上述二图像进行分解
[c1,l1]=wavedec2（X1,2,'sym4'）;
[c2,l2]=wavedec2（X2,2,'sym4'）;
%对分解系数进行融合
c=c1+c2;
%=====================================
%应用融合系数进行图像重构并显示
XX=waverec2（c,l1,'sym4'）;
subplot（2,2,3）;
image（XX）;
title（'融合图像1'）;
Csize1=size（c1）;
%=====================================
%对图像进行增强处理
fori=1:
Csize1
（2）
c1（i）=1.2*c1（i）;
end
Csize2=size（c2）;
forj=1:
Csize2
（2）
c2（j）=0.8*c2（j）;
end
%=====================================
%通过减小融合系数以减小图像的亮度
c=0.5*（c1+c2）;
%=====================================
%对融合系数进行图像重构
XXX=waverec2（c,l2,'sym4'）;
%=====================================
%显示重构结果
subplot（2,2,4）;
image（XXX）;
title（'融合图像2'）;
%本程序实现下述功能：
首先读入原始图像，并对它使用db3小波进行2层分解，
%然后对分解系数进行处理突出所需，弱化不需要的部分
%装载并显示原始图像
clearall;
clc;
loadflujet;
subplot（1,2,1）;
image（X）;colormap（map）;
title（'原始图像'）;
%=====================================
%对图像X用小波db3进行2层分解
[c,l]=wavedec2（X,2,'db3'）;
Csize=size（c）;
%=====================================
%对分解系数作处理以突出所需部分并弱化不需要部分
fori=1:
Csize
（2）
if（c（i）>300）%低频分量
c（i）=2*c（i）;
else
c（i）=0.5*c（i）;%高频分量
end
end
%=====================================
%重构图像并显示
X1=waverec2（c,l,'db3'）;
subplot（1,2,2）;
image（X1）;colormap（map）;
title（'增强图像'）;
[c,s]=wavedec2（x,2,'sym4'）;
Csize=size（c）;
fori=1:
Csize
（2）
if（c（i）>169）%低频分量----s中第一维的长度
c（i）=2*c（i）;
else
c（i）=0.3*c（i）;%高频分量
end
end
x1=waverec2（c,s,'sym4'）;
im=uint8（x1）;
imshow（im）;
二维小波变换的Matlab实现
yjvzw%oun\{K*Y
二维小波变换的函数
arTQ3Yr-------------------------------------------------
5BY0x!
Z9a9]函数名函数功能
h$H9q`\---------------------------------------------------'d3dtBe'x6g
dwt2二维离散小波变换
!
t2B!
I9L5S;q:
rXwavedec2二维信号的多层小波分解
!
Do4B@2UY,o!
H#Mlidwt2二维离散小波反变换
ol!
RHN_G4Mwaverec2二维信号的多层小波重构zH!
f6~）}-P_
wrcoef2由多层小波分解重构某一层的分解信号0E,\|.o|DT2@2b2K$U
upcoef2由多层小波分解重构近似分量或细节分量
*^Y4?
T3Rx（k3vdetcoef2提取二维信号小波分解的细节分量
2~UWL8Vappcoef2提取二维信号小波分解的近似分量
0qlN7pa@iYC]cbupwlev2二维小波分解的单层重构
2yW_]h-i~m（~dwtpet2二维周期小波变换4Y/aN&Gq]EB"H）W
idwtper2二维周期小波反变换
7h"|Ive-------------------------------------------------------------9Od7D`by
&lX{IgusI`
（1）wcodemat函数
`Tf?
-[c*e$Mcd功能：
对数据矩阵进行伪彩色编码
|4XCi5R$x6g格式：
Y=wcodemat（X,NB,OPT,ABSOL）'k#eCaI%H
Y=wcodemat（X,NB,OPT）i）E）p_!
O-kjJ^
Y=wcodemat（X,NB）
A2z,qD'u'z*_.~/UY=wcodemat（X）
Z5D"^e5i|L'^4`说明：
Y=wcodemat（X,NB,OPT,ABSOL）返回数据矩阵X的编码矩阵Y；NB伪编码的最大值，即编码范围为0～NB，缺省值NB＝16；
@N6CYpYEOPT指定了编码的方式（缺省值为'mat'），即：
r（o?
Lj（yefN
OPT＝'row'，按行编码
-yqiH{o5eOPT＝'col'，按列编码
8XN*\.Z/c@OPT＝'mat'，按整个矩阵编码
ej!
lWbLABSOL是函数的控制参数（缺省值为'1'），即：
ix"^:
|~5{
ABSOL＝0时，返回编码矩阵
2zx;^l$q|_ZABSOL＝1时，返回数据矩阵的绝对值ABS（X）
VlU1erg3x'O%I
9z&c,A]!
T%yds\.s
（2）dwt2函数DJ~0D/mS:
OS"I
功能：
二维离散小波变换Bct_）hOXI
格式：
[cA,cH,cV,cD]=dwt2（X,'wname'）3AN_WF
[cA,cH,cV,cD]=dwt2（X,Lo_D,Hi_D）
m（Ej"[_@说明：
[cA,cH,cV,cD]=dwt2（X,'wname'）使用指定的小波基函数'wname'对二维信号X进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD分别为近似分
.g（R@EEY'n量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2（X,Lo_D,Hi_D）使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分
j4F2}~QeW解信号X。
$Kv*SX2^
8GQ7?
M_dB（g"d
（3）wavedec2函数
8y,x）uQTN功能：
二维信号的多层小波分解HFS）bp$G:
i
格式：
[C,S]=wavedec2（X,N,'wname'）
+}+CM9i.p[C,S]=wavedec2（X,N,Lo_D,Hi_D）
U;|Ih0\J^}|说明：
[C,S]=wavedec2（X,N,'wname'）使用小波基函数'wname'对二维信号X进行N层分解；[C,S]=wavedec2（X,N,Lo_D,Hi_D）使用指定
V.Y&@ifG9c9t+G2V的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。
7Yj~q5aHS4e1rW8f#`9D7m2l（4）idwt2函数
_Lg-O2dp功能：
二维离散小波反变换
6tst7q4a）bJ|0U2G格式：
X=idwt2（cA,cH,cV,cD,'wname'）
IO,q'QWyX=idwt2（cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R）
;r"?
f#pPYoFX=idwt2（cA,cH,cV,cD,'wname',S）
$Y,\w-oPb（L2\;UX=idwt2（cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S）
\VQb~4AG}nQ说明：
X=idwt2（cA,cH,cV,cD,'wname'）由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH、cH、cV、cD经小波反变换重构原信号X
MXnc-O?
[!
y5{E；X=idwt2（cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R）使用指定的重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号X；X=idwt2（cA,cH,cV,cD,'wname',S）'z6Zex;o
和X=idwt2（cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S）返回中心附近的S个数据点。
%d1D6g6j1pW3tx"mWg?
（~;BR8}X`（5）waverec2函数
AA%U:
y0xr说明：
二维信号的多层小波重构
$b+z/oY^）~\格式：
X=waverec2（C,S,'wname'）
Fsv8ej\$L#VoX=waverec2（C,S,Lo_R,Hi_R）
U:
o!
btX5bb说明：
X=waverec2（C,S,'wname'）由多层二维小波分解的结果C、S重构原始信号X，'wname'
.v4G9ie_6lW（Z/T为使用的小波基函数；X=waverec2（C,S,Lo_R,Hi_R）使用重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号。
s）A?
*ni?
+G
升级会员 