program_13_17.m

这是基于MATLAB系统上开发的,应用于小波分析方面,很有用的程序模块,书名为"MATLAB在小波分析中的应用"

%装载并显示原始图像
load belmont2;
subplot(2,2,1);
image(X);colormap(map);title('原始图像 ');axis square;
disp('压缩前图像的大小：');
whos('X')
%对图像进行7层小波分解
[c,l]=wavedec2(X,2,'bior3.7');
%提取小波分解结构中的一层的低频系数和高频系数
cA1=appcoef2(c,l,'bior3.7',1);
%水平方向
cH1=detcoef2('h',c,l,1);
%斜线方向
cD1=detcoef2('d',c,l,1);
%垂直方向
cV1=detcoef2('v',c,l,1);
%重构第一层系数
A1=wrcoef2('a',c,l,'bior3.7',1);
H1=wrcoef2('h',c,l,'bior3.7',1);
D1=wrcoef2('d',c,l,'bior3.7',1);
V1=wrcoef2('v',c,l,'bior3.7',1);
c1=[A1 H1;V1 D1];
%显示第一层频率信息
subplot(2,2,2);image(c1);title('分解后的低频和高频信息');
%对图像进行压缩：保留第一层低频信息并对其进行量化编码
ca1=wcodemat(cA1,440,'mat',0);
%改变图像高度并显示
ca1=0.5*ca1;
subplot(2,2,3);image(ca1);colormap(map);title('第一次压缩后图像');axis square;
disp('第一次压缩后图像的大小：');
whos('ca1')
%压缩图像：保留第二层低频信息并对其进行量化编码
cA2=appcoef2(c,l,'bior3.7',2);
ca2=wcodemat(cA2,440,'mat',0);
ca2=0.5*ca2;
subplot(2,2,4);image(ca2);colormap(map);title('第二次压缩后图像');
disp('第二次压缩后图像大小：');
whos('ca2')