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1、二维小波变换MATLAB实现dwt2函数功能：二维离散小波变换格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)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分解信号X。loadwoman
2、;nbcol=size(map,1);%返回矩阵的行数和列数[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'db1');cod_x=wcodemat(X,nbcol);%返回矩阵X的编码矩阵，nbcol为编码的最大值cod_cA1=wcodemat(cA1,nbcol);cod_cH1=wcodemat(cH1,nbcol);cod_cV1=wcodemat(cV1,nbcol);cod_cD1=wcodemat(cD1,nbcol);dec2d=[cod_cA1,cod_cH1;cod_cV1,cod_cD1];subplot(
3、1,2,1),imshow(cod_x,[]);title('量化后的图像');subplot(1,2,2),imshow(dec2d,[]);title('二维离散小波分解后的图像');idwt2函数功能：二维离散小波反变换格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')由信号
4、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；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)和X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)返回中心附近的S个数据点。loadwoman;sX=size(X);[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'db4');A0=idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'db4',sX);subpl
5、ot(1,2,1),imshow(X,[])title('原始图像');subplot(1,2,2),imshow(A0,[])title('由二维小波分解重构后的图像');wavedec2函数功能：二维信号的多层小波分解格式：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)说明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')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)用指定的分解低通和高通滤波器L
6、o_D和Hi_D分解信号X。waverec2函数说明：二维信号的多层小波重构格式：X=waverec2(C,S,'wname')X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)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'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。loadwoman;[c,s]=wavedec2(X,2,'sym4');a0=waverec2(c,s,'sym4');su
7、bplot(1,2,1),imshow(X,[])title('原始图像');subplot(1,2,2),imshow(a0,[])title('重构后的图像');appcoef2提取二维信号小波分解的近似分量loadwoman;[c,s]=wavedec2(X,3,'db1');%用db1小波进行三层分解ca1=appcoef2(c,s,'db1',1);%提取一层近似分量ca2=appcoef2(c,s,'db2',2);%提取二层近似分量imshow(X,[]);title('原始图像');figure,imshow(ca1,
8、[])title('第一层近似分量');figure,imshow(ca2,[])title('第二层近似分量');detcoef2提取二维信号小波分解的细节分量loadwoman;[c,s]=wavedec2(X,3,
