精选优质文档-倾情为你奉上小波实验二：二维图像的多尺度分析实验目的：通过试验加深小波对于二维图像的分解与重构特性的理解实验原理：如将0-pi定义为空间V0, 经过一级分解之后V0被分成0-pi/2的低频子空间V1和pi/2-pi的高频子空间W1, 然后一直分下去.得到 VJ+WJ+.W2+W1。因为VJ和WJ是正交的空间, 且各W子空间也是相互正交的。所以分解得到了是相互不包含的多个频域区间,这就是多分辨率分析, 即多尺度分析。同样的，对一幅图像进行小波分解，得到低频和对应的高频部分。而高频信号里则保留着图像三个方向上的高频系数，即：水平系数，垂直系数，对角线系数。试验中是采用wavedec2函数实现对图像的分解的。其格式如下：C,S = wavedec2(X,N,wname)。其中x是带分解的图像读入后得到的二维矩阵，N为分解次数，wname为所采用的小波基。结果中C表示分解得到的低频信号，S则表示高频部分。对高频系数的提取则采用detcoef2函数，其具体的格式如下：F = detcoef2(compact,
