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x=imread('F:/flower.bmp');

wname='db5'

[Lo_D,Hi_D] = wfilters(wname);

lf=length(Lo_D);

% 画出原始图像

imshow(x);title('Original Image');

% 标明图像大小

[r,c]=size(x);

xlabel(['Size : ',num2str(r),'*',num2str(c)]);

% 将矩阵x的数据格式转换为适合数值处理的double格式

xd=double(x);

[rx,cx]=size(x);

[o2sa,f1sa,rsx]=sizcoef([rx,cx],lf,N); a=[o2sa,f1sa,rsx]

coef=[];

scf=[rx,cx];

for i=1:N

[cA,cV,cH,cD]=mydwt2(xd,Lo_D,Hi_D); % 第 i 级小波分解

xd=cA; % 将第 i 级分解得到的低频系数矩阵作为第 i+1 级分解的源矩阵

outmp={cV;cH;cD}; % 将第 i 级分解得到的高频系数矩阵cV,cH,cD存入细胞矩阵 outmp

scf=[size(cV);scf]; % 将各级分解系数矩阵的大小存入矩阵 scf

coef=[outmp;coef]; % 将细胞矩阵 outmp 存入输出矩阵 coef，coef将由空矩阵变为细胞矩阵

end

% 迭代结束后，矩阵 coef 中保存的是各级分解中的高频系数矩阵

% 故需将迭代后得到的矩阵 cA，即第 dim 级低频矩阵存入矩阵 coef

coef=[cA;coef];

scf=[size(cA);scf];

plotcoef(N,wname,coef);

plotcoef2one(N,wname,coef,rsx);

rsx=rsx(end:-1:1,:);

tmpcoef=[];

tA=wkeep(coef{1},rsx(1,:),'c');

tmpcoef=tA;

tA=uint8(tA); tA(end,:)=255; tA(:,end)=255;

for j=1:N

tV=wkeep(coef{(j-1)*3+2},rsx(j,:),'c');

tH=wkeep(coef{(j-1)*3+3},rsx(j,:),'c');

tD=wkeep(coef{(j-1)*3+4},rsx(j,:),'c');

tV=uint8(tV); tH=uint8(tH); tD=uint8(tD);

if j

tV(end,:)=255; tV(:,end)=255;

tH(end,:)=255; tH(:,end)=255;

tD(end,:)=255; tD(:,end)=255;

else

tV(end,:)=255; tH(:,end)=255;

end

tmpcoef=[tA,tV;tH,tD];stc=size(tmpcoef);

if stc>=rsx(j+1,:)

tA=tmpcoef(1:rsx(j+1,1),1:rsx(j+1,2));

else

tmpcoef=tmpcoef([1:end-1,end-2:end-1],[1:end-1,end-2:end-1]);

tA=tmpcoef(1:rsx(j+1,1),1:rsx(j+1,2));

end

tA=uint8(tA); tA(end,:)=255; tA(:,end)=255;

end

figure;

sc=tA;

[rx,cx]=size(sc);

imshow(sc);

xlabel(['Size : ',num2str(rx),'*',num2str(cx)]);

title(['Wavelet Decomposition -- Wavelet Type: ',wname,' , Levels: ',num2str(N)]);

% 首先建立一个名为“Wavelet Decomposition -- Wavelet Type: , Levels: ”的图像窗口

figure('Name',['Wavelet Decomposition -- Wavelet Type: ',wname,' , Levels: ',num2str(N)]);

% 图像的第1行显示低频系数，置中，左右两个subplot为空

subplot(N+1,3,2);

yt=uint8(coef{1})

调试之后说 调用“sizcoef”时，未对输出参数“02sa”(可能还包括其他参数赋值)