本文目录
- matlab图像小波分解，dwt2和wavedec2有什么区别
- [c,s]=wavedec2(I,2,’sym4’); %进行二层小波分解 len=length(c);%处理分解系数，突出轮廓，弱化细节 for I
- 小波分解是什么意思分解后得到的是什么小波分解后进行重构得到图形d1,d2,又是什么
- matlab wavedec和wavedec2的区别
- 求基于小波变换的图像融合Matlab算法
matlab图像小波分解，dwt2和wavedec2有什么区别
dwt2是单一尺度DWT，只能分解一层，wavedec2是多尺度DWT，可以分解多层。在matlab中的wavedec2函数是调用dwt2函数实现的，就是将dwt2分解的一层结果再用一次dwt2分解就得到了第二层的分解结果，以此类推得到wavedec2各层的分解结果。所以对于实际问题的处理通常使用wavedec2函数，dwt2函数可以认为只是作为wavedec2函数的子函数，其应用地并不多。
[c,s]=wavedec2(I,2,’sym4’); %进行二层小波分解 len=length(c);%处理分解系数，突出轮廓，弱化细节 for I
I就是你要分析的数据2就是小波包的层数，小波分解可以按照树形结构一层一层的往下分解，分解到多细，主要看你想分析的频段是什么，如果是2层小波包分解的话，就是把频率分成了4等分，显示出每个频段的小波系数sym4是小波的名字，小波分解不同于傅里叶分解，他可以自己选取“基”，这里就是选取sym4小波作为函数空间的基。这个不是重点，对于一般的函数，选不同的基差别不大。只有一些比较极端的函数，需要特殊的基来分析。
小波分解是什么意思分解后得到的是什么小波分解后进行重构得到图形d1,d2,又是什么
有一维和二维小波分解，MATLAB中的代码分别为wavedec和wavedec2。小波对图像进行分解时，会得到一个逼近子图像和三个不同方向（水平、垂直、对角线）的细节子图像，继续对子图像进行小波分解便得到图像的小波多尺度分解。对子图进行单支重构（wrcoef）并叠加就得到和原图像大小相同的图像了。建议你看看孙延奎写的小波方面的书籍，比较浅显易懂
matlab wavedec和wavedec2的区别
使用小波’wname’对信号X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中 [cA,cD]=dwt(X,’wname’)中返回的cA，cD分别存放是信号的近似和细节 [C,L]=wavedec(X,N,’wname’) 利用小波’wname’对信号X进行多层分解 A=appcoef(C,L,’wname’,N) 利用小波’wname’从分解系数[C,L]中提取第N层近似系数 [C,L]=wavedec(X,1,’wname’)中返回的近似和细节都存放在C中，即C=[cA,cD]，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度 DWT2是二维单尺度小波变换，其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解 DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) WAVEDEC2是二维多尺度小波分解 WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,’wname’)，其中N为大于1的正整数 也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一层分解，而WAVEDEC2可以对输入矩阵X进行N层分解
求基于小波变换的图像融合Matlab算法
clear % 清理工作空间load woman; % 装入原图像X1=X; % 复制map1=map; % 复制figure; % 新建窗口image(X1); % 显示图像colormap(map1); % 设置色彩索引图title(’woman’); % 设置图像标题 axis square % 画出woman 图像load wbarb; % 装入原图像X2=X; % 复制map2=map; % 复制for I =1:256for j=1:256if(X2(I, j)》100)X2(I, j)=1.2*X2(I, j);elseX2(I, j)=0.5*X2(I, j);endendendfigure; % 新建窗口image(X2); % 显示图像colormap(map2); % 设置色彩索引图title(’wbarb’); % 设置图像标题axis square % 设置显示比例[c1,s1]=wavedec2(X1,2,’sym4’); % 分解sizec1=size(c1);for I=1:sizec1(2) % 系数处理c1(I)=1.2*c1(I);end[c2,s2]=wavedec2(X2,2,’sym4’); % 分解c=c1+c2; % 系数处理c=0.5*c;xx=waverec2(c,s1,’sym4’); % 重构figure; % 新建窗口image(xx); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图title(’融合图像’); % 设置图像标题axis square % 设置显示比例%下面这个是利用图像融合的 方法从模糊图像中恢复图像load cathe_1; % 调入第一幅模糊图像X1=X; % 复制load cathe_2; % 调入第二幅模糊图像X2=X; % 复制XFUS=wfusimg(X1,X2,’sym4’,5,’max’,’max’); %基于小波分解的图像融合figure; % 新建窗口image(X1); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图axis square; % 设置显示比例title(’ Catherine 1’); % 设置图像标题figure; % 新建窗口image(X2); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图axis square; % 设置显示比例title(’ Catherine 2’); % 设置图像标题figure; % 新建窗口image(XFUS); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图 axis square; % 设置显示比例title(’Synthesized image’); % 设置图像标题