【图像处理】基于matlab DWT图像处理【含Matlab源码 198期】

一、数字图像处理简介

图像处理基础教程链接
1 【基础教程】基于matlab图像处理（表示方法+数据结构+基本格式+类型转换+读取+点运算+代数运算）【含Matlab源码 834期】
2 【基础教程】基于matlab图像处理（读写+显示+运算+转换+变换+增强+滤波+分析+统计）【含Matlab源码 144期】
3 【基础教程】基于matlab图像增强+复原+分割【含Matlab源码 056期】

二、部分源代码

lear all;
clc;
T=256;       % 图像维数
SUB_T=T/2;   % 子图维数
%调原始图像矩阵
load wbarb; % 下载图像
f=X;         % 原始图像
%进行二维小波分解
l=wfilters('db10','l');    % db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）
L=T-length(l);
l_zeros=[l,zeros(1,L)];    % 矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂
h=wfilters('db10','h');    % db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）
h_zeros=[h,zeros(1,L)];    % 矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂
for i=1:T;   % 列变换
    row(1:SUB_T,i)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).';    % 圆周卷积<->FFT
    row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积<->FFT
end;
for j=1:T;   % 行变换
    line(j,1:SUB_T)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(row(j,:)) ) );    % 圆周卷积<->FFT
    line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积<->FFT
end;
decompose_pic=line; % 分解矩阵
% 图像分为四块
lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);      % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)
rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);    % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y)
lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);    % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y)
rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)
%分解结果显示
figure(1);
colormap(map);
subplot(2,1,1);
image(f);
title('原始图像');
subplot(2,1,2);
image(abs(decompose_pic)); 
title('分解后图像');
figure(2);
colormap(map);
subplot(2,1,1);
image(abs(lt_pic)); % 左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)
title('低频分量');
subplot(2,1,2);
image(abs(rb_pic)); 
title('高频分量');
%重构源图像及结果显示
l_re=l_zeros(end:-1:1);   % 重构低通滤波
l_r=circshift(l_re',1)'; % 位置调整
h_re=h_zeros(end:-1:1);   % 重构高通滤波
h_r=circshift(h_re',1)'; % 位置调整

top_pic=[lt_pic,rt_pic]; % 图像上半部分
t=0;
for i=1:T; % 行插值低频


  

 

  
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三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)

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