matlab图像专题：59 小波变换实现图像压缩.zip

%% 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(2,2,1); image(X);colormap(map);title('原图 ');axis square; disp('压缩前图像大小：'); whos('X') %% 对图像进行2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') %% 大仙QQ：1960009019 %% 在线教育微信公众号：大仙一品堂