基于小波变换的图像压缩——MATLAB
小波变换应用到的函数如下：
wavedec2()函数：为二维信号的多层小波分解
appcoef2()函数：能够提取二维小波分解低频系数
wrcoef2()函数：能够提取二维小波分解高频系数即（小波系数）
wcodemat()函数：用来对数据矩阵进行伪彩色编码
ddencmp()函数：能够用来获取默认值阙值（软或硬）熵标准，以进行去燥或压缩。、
wdencmp()函数：能够用来执行去燥或压缩工作。
wfusimg()函数：作业是融合两幅输入图像。
【注】'a’指的的是重构低频分量 h v d分别为重构高频分量的水平,垂直和斜线分量
clear all;
clc;
load wbarb
subplot(221);
image(X);
colormap(map)
title('原始图像');
axis square
disp('压缩前图像X的大小');
whos('X')
% 对图像用小波进行层分解
[c,s] = wavedec2(X,2,'bior3.7');
ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1); % 提取小波分解结构中的一层的低频系数和高频系数
ch1 = detcoef2('h',c,s,1); % 水平方向
cv1 = detcoef2('v',c,s,1); % 垂直方向
cd1 = detcoef2('d',c,s,1); % 斜线方向
a1 = wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1);
h1 = wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);
v1 = wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);
d1 = wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1); % 各频率成分重构成各自图像
c1 = [a1,h1;v1,d1];
subplot(222);
image(c1);
axis square;
title('分解后低频和高频信息');
% 进行图像压缩
% 保留小波分解第一层低频信息
% 首先对第一层信息进行量化编码
ca1 = appcoef2(c,s,'bior3.7',1);
ca1 = wcodemat(ca1,440,'mat',0);
ca1 = 0.5*ca1;
subplot(223);
image(ca1);
colormap(map);
axis square;
title('第一次压缩图像');
disp('第一次压缩图像的大小为：');
whos('ca1')
ca2 = appcoef2(c,s,'bior3.7',2);
ca2 = wcodemat(ca2,440,'mat',0);
ca2 = 0.25*ca2;
subplot(224);
image(ca2);
colormap(map);
axis square;
title('第二次压缩图像');
disp('第二次压缩图像的大小为：');
whos('ca2')
运行结果如下：
压缩前图像X的大小
Name Size Bytes Class Attributes
X 256x256 524288 double
第一次压缩图像的大小为：
Name Size Bytes Class Attributes
ca1 135x135 145800 double
第二次压缩图像的大小为：
Name Size Bytes Class Attributes
ca2 75x75 45000 double
图片显示如下：
