图片二维小波变换的分解与重构_matlab代码

function y=wave_rec1(X1,X2,X3,X4) % 输入参数：X1,X2,X3,X4 —— 是四个大小均为 r*c 维的矩阵 % 输出参数：y —— 是一个大小为 2r*2c 维的矩阵 lpr=[1 1];hpr=[1 -1]; tmp_mat=[X1,X2;X3,X4]; [row,col]=size(tmp_mat); for k=1:col A1=tmp_mat(1:row/2,k); B1=tmp_mat(row/2+1:row,k); tmp1=transit(A1,B1,lpr,hpr); % 重构序列 yt(:,k)=tmp1; % 将重构序列存入待输出矩阵 yt 的相应列，此时 y=[L|H] end for j=1:row % 将输出矩阵 y 的每一行，分开成左右两半 A2=yt(j,1:col/2); % 分开的两部分分别作为平均系数序列A2、细节系数序列B2 B2=yt(j,col/2+1:col); tmp2=transit(A2,B2,lpr,hpr); % 重构序列 yt(j,:)=tmp2; % 将重构序列存入待输出矩阵 yt 的相应行，得到最终的输出矩阵 y=yt end y=yt; function y=upspl(x) % 函数 Y = UPSPL(X) 对输入的一维序列x进行上抽样，即对序列x每个元素之间 % 插零，例如 x=[x1,x2,x3,x4],上抽样后为 y=[x1,0,x2,0,x3,0,x4]; N=length(x); M=2*N-1; for i=1:M % 输出序列的偶数位为0，奇数位按次序等于相应位置的输入序列元素 if mod(i,2) y(i)=x((i+1)/2); else y(i)=0; end end end function y = transit(A,B,lpr,hpr) % 输入参数：A —— 平均部分的小波分解系数； % B —— 细节部分的小波分解系数； % lpr、hpr —— 重构所用的低通、高通滤波器。 lA=length(A); % 求出平均、细节部分分解系数的长度 lB=length(B); while (lB)>=(lA) upl=upspl(A); % 对平均部分系数进行上抽样 cvl=my_conv(upl,lpr); % 低通卷积 B_up=B(lB-lA+1:lB); uph=upspl(B_up); % 对细节部分系数进行上抽样 cvh=my_conv(uph,hpr); % 高通卷积 A=cvl+cvh; B=B(1:lB-lA); lA=length(A); lB=length(B); end function y = my_conv( x,h ) %my_conv 重写MATLAB内置卷积函数conv() %function y = my_conv( x,h )用来计算y(n) = h(n)*x(n)的卷积 nx = length(x); nh = length(h); y = zeros(1,nx+nh-1); for index = 1:nx indexSum = x(index)*h; y(1,index:index+nh-1) = y(1,index:index+nh-1)+indexSum; end end y=A; end end