小波图像分解与合成小波图像分解与合成实验

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1、小波图像分解与合成小波图像分解与合成实验小波图像分解与合成小波图像分解与合成实验要求实验工具程序清单函数说明测试数据实验图例实验结论实验要求软件工具：MATLAB5.0以上版本，其他多媒体工具测试图像：你自己的彩色或者黑白照片，分辨率为128×128或者256×256使用两种小波：Haar小波和db9小波设计3级小波分解和重构图像的程序用你自己的照片作对象，显示其中任一种小波图像分解和重构过程使用Haar小波时，计算阈值分别为0，5，10和20的情况下，用PNG格式存储重构的图像，并将计算结果填入“图像测试表”使用db9小波时，计算阈值分别为0，5，10和20的情况下，用PNG

2、格式存储重构的图像，并将计算结果填入“图像测试表”　　实验工具主机类型PII350128MBRAM软件平台WINDOWS98SE软件工具MATLAB6.11辅助硬件清华紫光6C扫描仪　　函数说明函数：test()格式：[]=test(mypic,wavename,threshold)用法说明：在MATLAB软件中的CommandWindow中的提示符下直接键入命令格式:test(mypic,wavename,threshold)如：test('pic','haar','20')，其中参数mypic是存放在...MATLABXWORK下的图像主文件名，wavename是小波类

3、型名，threshold是阈值系数，使用时要注意把参数变量用单引号引起来，并以逗号隔开。功能：该函数是本课程设计的主函数，它根据对所输入的png格式的真彩图像、小波类型（db9或haar）和相应的阈值进行了三级非标准小波harr或db9分解处理，并把经过三级非标准小波分解后的各颜色分量的各级水平细节分量、垂直细节分量、对角细节分量矩阵完成了相应矩阵元素数值小于阀值系数的个数统计和对矩阵元素数值小于阀值系数进行置0处理。最后进行了三级非标准小波重构，从而达到了对原图像的压缩处理的目的。函数：mydwt2()格式：[cA,cH,cV,cD,cM]=mydwt2(mypic_RGB,

4、wavename)用法说明：在主调函数test()中直接使用下面命令格式：[cA,cH,cV,cD,cM]=mydwt2(mypic_RGB,wavename)其中参数mypic_RGC是某颜色分量图像矩阵，wavename是小波类型名。功能：该函数实现了对某颜色分量图像矩阵进行小波类型为wavename的单级非标准二维离散小波变换。它借助于使用了MATLAB指定的小波基函数'wavename'的一维离散小波变换函数dwt()，对传递进来的某颜色近似分量图像阵mypic_RGB首先进行wavename类型的行非标准分解，而后进行列非标准分解，并将分解结果的近似分量cA，水平细节

5、分量cH，垂直细节分量cV，对角细节分量cD和中间分量cM进行返回。函数：myidwt2()格式：[mypic_RGB,cM]=myidwt2(cA,cH,cV,cD,wavename)用法说明：在主调函数test()中使用如下命令格式：[mypic_RGB,cM]=myidwt2(cA,cH,cV,cD,wavename)其中参数cA,cH,cV,cD是某颜色分量图像矩阵的近似分量，水平细节分量，垂直细节分量，对角细节分量，wavename是小波类型名，单级重构出图像mypic_RGB和中间图像cM。功能：该函数实现了对某颜色分量图像矩阵的近似分量cA、水平细节分量cH、垂直

6、细节分量cV和对角细节分量cD进行小波类型为wavename的单级非标准二维离散小波反变换，即重构。它借助于使用了指定的小波基函数'wavename'的一维离散小波反变换函数idwt()，对传递进来某颜色矩阵分量的近似分量cA、水平细节分量cH、垂直细节分量cV和对角细节分量cD先进行列非标准反变换，而后非标准行反变换。重构出中间过程图像矩阵cM和某各颜色近似分量图像矩阵mypic_RGB。函数：outrgb()格式：[]=outrgb(pic_R,pic_G,pic_B,wavename,threshold,level)用法说明：直接在要进行图像输出位置使用下面语句：outr

7、gb(pic_R,pic_G,pic_B,wavename,threshold,level)其中参数pic_R,pic_G,pic_B是某图像矩阵的颜色分量，wavename为小波类型名，threshold为所选取的阀值，level为级别代号。它在调用系统提供的函数imwrite()后，若小波名为'haar'，阈值threshold为20，level为result，则生成的图像文件为pic_haar_20_result.png。功能：该函数确定了图像在各像素位置上的红、绿、蓝的强度值组合。根