%% 学习目标：小波变换实现图像压缩
%% 装载并显示原始图像
load belmont2;
subplot(1,2,1);image(X);colormap(map);title('原始图像');
%% 首先利用db3小波对图像X进行2层分解
[c,l]=wavedec2(X,2,'db3');
%% 全局阈值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('cmp','wv',X);
%% 压缩处理：对所有高频系数进行同样的阈值量化处理
[Xcmp,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',c,l,'db3',2,thr,sorh,keepapp);
%% 将压缩后的图像与原始图像相比较
subplot(1,2,2);image(Xcmp);colormap(map);title('压缩后的图像');
%% 显示相关参数
disp('小波分解系数中为0的系数个数百分比：');
perf0
disp('压缩后保留能量百分比：');
perfl2
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