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?? f11_4.m

?? 利用matlab對信號進行時頻分析,信號重排處理,不妨看一看
?? M
字號:
%裝載并顯示原始圖像
load woman;
subplot(2,2,1);
image(X);
colormap(map);
title('原始圖像 ');
axis square;
disp('壓縮前圖像的大?。?#039;);
whos('X')

%對圖像進行7層小波分解
[c,l]=wavedec2(X,2,'bior3.7');
%提取小波分解結構中的一層的低頻系數和高頻系數
cA1=appcoef2(c,l,'bior3.7',1);
%水平方向
cH1=detcoef2('h',c,l,1);
%斜線方向
cD1=detcoef2('d',c,l,1);
%垂直方向
cV1=detcoef2('v',c,l,1);

%重構第一層系數
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];

%顯示第一層頻率信息
subplot(2,2,2);
image(c1);
title('分解后的低頻和高頻信息');

%對圖像進行壓縮:保留第一層低頻信息并對其進行量化編碼
ca1=wcodemat(cA1,440,'mat',0);
%改變圖像高度并顯示
ca1=0.5*ca1;
subplot(2,2,3);
image(ca1);
colormap(map);
title('第一次壓縮后圖像');
axis square;
disp('第一次壓縮后圖像的大?。?#039;);
whos('ca1')
%壓縮圖像:保留第二層低頻信息并對其進行量化編碼
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('第二次壓縮后圖像');
disp('第二次壓縮后圖像大?。?#039;);
whos('ca2')

?? 快捷鍵說明

復制代碼 Ctrl + C
搜索代碼 Ctrl + F
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切換主題 Ctrl + Shift + D
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