求一个关于matlab的基于小波变换的图像增强代码

以下是一个基于小波变换的 MATLAB 图像增强代码示例：

% 读入原始图像

I = imread('lenapng');

% 将图像转换为灰度图像

if size(I, 3) == 3

I = rgb2gray(I);

end

% 对图像进行小波变换

[C, S] = wavedec2(I, 2, 'db4');

% 提取小波系数

H = wrcoef2('h', C, S, 'db4', 1);

V = wrcoef2('v', C, S, 'db4', 1);

D = wrcoef2('d', C, S, 'db4', 1);

% 将水平、垂直、对角小波系数合并

W = cat(3, H, V, D);

% 对小波系数进行增强

for i = 1:3

W(:, :, i) = adapthisteq(W(:, :, i), 'NumTiles', [8 8], 'ClipLimit', 0005);

end

% 将增强后的小波系数合并

I_enhanced = waverec2(W, S, 'db4');

% 显示原始图像和增强后的图像

subplot(1, 2, 1); imshow(I); title('原始图像');

subplot(1, 2, 2); imshow(I_enhanced); title('增强后的图像');

这段代码读入一个图像，将其转换为灰度图像，进行小波变换，并提取出水平、垂直和对角小波系数。然后，对这些小波系数进行直方图均衡化增强，并将增强后的小波系数合并。最后，使用小波反变换将增强后的小波系数合成为增强后的图像，并将原始图像和增强后的图像显示在同一窗口中。注意，这只是一个基本示例，可以根据需要进行修改和调整。

Allnodes 计算树结点
appcoef 提取一维小波变换低频系数
appcoef2 提取二维小波分解低频系数
bestlevt 计算完整最佳小波包树
besttree 计算最佳(优)树
biorfill 双正交样条小波滤波器组
biorwavf 双正交样条小波滤波器
centfrq 求小波中心频率
cgauwavf Complex Gaussian小波
cmorwavf coiflets小波滤波器
cwt 一维连续小波变换
dbaux Daubechies小波滤波器计算
dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W='dbN' N=1,2,3,,50
ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准
depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式
detcoef 提取一维小波变换高频系数
detcoef2 提取二维小波分解高频系数
disp 显示文本或矩阵
drawtree 画小波包分解树(GUI)
dtree 构造DTREE类
dwt 单尺度一维离散小波变换
dwt2 单尺度二维离散小波变换
dwtmode 离散小波变换拓展模式
dyaddown 二元取样
dyadup 二元插值
entrupd 更新小波包的熵值
fbspwavf B样条小波
gauswavf Gaussian小波
get 获取对象属性值
idwt 单尺度一维离散小波逆变换
idwt2 单尺度二维离散小波逆变换
ind2depo 将索引结点形式转化成深度—位置结点形式
intwave 积分小波数
isnode 判断结点是否存在
函数指 含义
istnode 判断结点是否是终结点并返回排列值
iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换
iswt2 二维逆SWT变换
leaves
mexihat 墨西哥帽小波
meyer Meyer小波
meyeraux Meyer小波辅助函数
morlet Morlet小波
nodease 计算上溯结点
nodedesc 计算下溯结点(子结点)
nodejoin 重组结点
nodepar 寻找父结点
nodesplt 分割(分解)结点
noleaves
ntnode
ntree
orthfill 正交小波滤波器组
plot 绘制向量或矩阵的图形
qmf 镜像二次滤波器
rbiowavf
read 读取二进制数据
readtree 读取小波包分解树
scal2frq
set
shanwavf
swt 一维SWT(Stationary Wavelet Transform)变换
swt2 二维SWT变换
symaux
symwavf Symlets小波滤波器
thselect 信号消噪的阈值选择
thodes
treedpth 求树的深度
treeord 求树结构的叉数
函数指令 含义
upcoef 一维小波分解系数的直接重构
upcoef2 二维小波分解系数的直接重构
upwlev 单尺度一维小波分解的重构
upwlev2 单尺度二维小波分解的重构
wavedec 单尺度一维小波分解
wavedec2 多尺度二维小波分解
wavedemo 小波工具箱函数demo
wavefun 小波函数和尺度函数
wavefun2 二维小波函数和尺度函数
wavemenu 小波工具箱函数menu图形界面调用函数
wavemngr 小波管理函数
waverec 多尺度一维小波重构
waverec2 多尺度二维小波重构
wbmpen
wcodemat 对矩阵进行量化编码
wdcbm
wdcbm2
wden 用小波进行一维信号的消噪或压缩
wdencmp
wentropy 计算小波包的熵
wextend
wfilters 小波滤波器
wkeep 提取向量或矩阵中的一部分
wmaxlev 计算小波分解的最大尺度
wnoise 产生含噪声的测试函数数据
wnoisest 估计一维小波的系数的标准偏差
wp2wtree 从小波包树中提取小波树
spbmpen
wpcoef 计算小波包系数
wpcutree 剪切小波包分解树
wpdec 一维小波包的分解
wpdec2 二维小波包的分解
wpdencmp 用小波包进行信号的消噪或压缩
wpfun 小波包函数
wpjoin
wprcoef 小波包分解系数的重构
wprec 一维小波包分解的重构
wprec2 二维小波包分解的重构
wpsplt 分割（分解）小波包
wpthcoef 进行小波包分解系数的阈值处理
wptree
wpviewcf
wrcoef 对一维小波系数进行单支重构
wrcoef2 对二维小波系数进行单支重构
wrev 向量逆序
write 向缓冲区内存写进数据
wtbo
wthcoef 一维信号的小波系数阈值处理
wthcoef2 二维信号的小波系数阈值处理
wthresh 进行软阈值或硬阈值处理
wthrmngr 阈值设置管理
wtreemgr 管理树结构
wvarchg

1,一维小波变换可以对图像进行处理和分解；2，确定1成立，一维小波分析总体上时离散的，串行的；二维小波分析总体上是非离散的，并行的；3，确定1成立，由2所述可知，在计算机计算能力许可前提下，后者速度高于前者，效果优于前者。附带说几句：目前基于小波变换的相关图像处理技术已经从军事、天气、地理逐渐过渡到医学、生物学等方面，在软件发展的情况下，硬件也有了对应的发展，很多算法都已经固化在硬件里或者由硬件直接完成了。

小波变换进行图像目标识别的具体算法步骤为：
(1) 选取小波函数，确定小波变换的平移范围及变换尺度的数目及范围。
(2) 用小波基函数对目标论域中的参考图像进行小波变换。在此基础上进一步提取不同尺度下图像的特征信息。
(3) 采用与步骤2相同的方法对输入图像进行处理，得出相应小波变换的图像特征信息。
(4) 获取输入图像的旋转校正角，并对输入图像进行相应的旋转。
(5) 定义输入图像相对参考图像的隶属函数，并分别设置比较轮廓（和比较不同细节）时的阈值。
(6) 若有必要，进一步比较输入图像与候选目标在水平、垂直、对角不同方向的细节分量。
(7) 确定图像轮廓和图像细节在最终识别结果中的加权因子。
(8)计算识辨结果，根据最大值原理确定最后识别结果。
MATLAB 里有图像文件输入输出处理函数，有小波变换函数
函数可以直接调用，大大节省了编程工作量。（查MATLAB手册，了解函数参数定义和用途）。
你的工作重点是弄懂小波变换的原理和如何运用，选取小波，确定旋转校正角，消噪阈值，分解尺度和尺度层次等，及隶属函数的建立。考虑如何优化这些工作。比较处理结果，得出你的结论和见解。

图像的小波分解应该是二维的啊，做的话可以用matlab中的dwt2函数。具体如下：
[ca,ch,cv,cd]=dwt2(imread('moontif'),'db2');
figure;colormap('gray');image([ca,ch;cv,cd]);
其中ca,ch,cv,cd为小波系数，均为矩阵。

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