2('h',c,s,'bior3.7',1);v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);c1=[a1,h1;v1,d1];%显示分解后各频率成分的信息subplot(222);image(c1);title('分解后低频和高频信息');%保留小波分解第一层低频信息,进行图像的压缩%第一层的低频信息即为ca1,显示第一层的低频信息%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);%改变图像的高度ca1=0.5*ca1;subplot(223);image(ca1);colormap(map);title('第一次压缩');disp('第一次压缩图像的大小为:');whos('ca1')%保留小波分解第二层低频信息,进行图像的压缩,此时压缩比更大%第二层的低频信息即为ca2,显示第二层的低频信息ca2=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);%首先对第二层信息进行量化编码ca2=wcodemat(ca2,440,'mat',0);%改变图像的高度ca2=0.25*ca2;subplot(224);image(ca2);colormap(map);axissquaretitle('第二次压缩');disp('第二次压缩图像的大小为:');whos('ca2')%图像融合figure(3);X2=X;map2=map;subplot(221);image(X2);colormap(map2);title('wbarb');loadwoman;X1=X;map1=map;%画出原始图像subplot(222);image(X1);colormap(map1);title('woman');
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