matlab小波变换，图像处理

1、dwt2函数

进行一次离散小波变换（DWT），可直接用dwt2函数，应用格式为：

[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')；

其中X为输入图像，wname为小波函数名称，例如haar，cA,cH,cV,cD分别为，一次小波变换的近似图像，水平方向细节，竖直方向细节，对角方向细节。

具体分解重构过程可以看这篇文章：图像处理-小波变换，有图示，对于下面说的多次分解也是一样。

举个例子：将下图进行DWT

f=imread('cman.tif');
[A,H,V,D]=dwt2(f,'haar');
subplot(221),imshow(uint8(A));
subplot(222),imshow(uint8(H));
subplot(223),imshow(uint8(V));
subplot(224),imshow(uint8(D));

原图是256的，A,H，V,D都是128*128。

2、wavedec2函数

可以进行N次分解

[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 其中X为输入图像，N为分解次数，Lo_D,Hi_D为分解滤波器

{ 可用wfilters函数生成滤波器

[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters(wname)，Lo_D,Hi_D，Lo_R,Hi_R分别为低通分解，高通分解，低通重建，高通重建滤波器 }

也可以直接用现有小波函数,wname为小波函数名，如‘haar'：

[C,S]=wavedec2(X,N，wname)

C为1中cA，cH,cV,cD矩阵排列成行，构成的1*n矩阵，n为X的像素数量

S的第一行就是cA的size,第二行是cH,cV,cD的size，最后一行是X的size

3、waveinfo函数

waveinfo(wname)

可以输出有关该小波函数的具体信息。

4、wavefun函数

[phi,psi,xval]=wavefun(wname,iter)

phi,psi分别为尺度函数小波函数的数字近似值，xval就是坐标点向量1*m，m为2^(iter)+2

iter控制迭代次数从而决定精度。

[phi1,psi1,phi2,psi2,xval]=wavefun(wname,iter)

phi2,psi2是重建尺度和小波函数，其他同上。

官方解释文档：

https://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ref/wavefun.html

关于小波变换原理的讲解可以看下面文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44215123

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44217268

https://www.zhihu.com/question/22864189/answer/40772083

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