加或修改(已存在)色彩条,并调整坐标轴到合适的位置以适应色彩条;РColorbar(…,‘peer’,axes_handle)创建一个关联于axes_handle坐标轴的色彩条。Р二、Matlab中的小波工具箱Р小波工具箱[12、13](Wavelet Toolbox)[5]包括:基于小波的分析和综合、 图形界面和命令行接口、连续和离散小波变换及小波包、一维及二维小波、自适应去噪和压缩。Р相关的函数主要有:Р(1)Dwt2:该函数为单层二维离散小波变换。Р其语法格式为:Р[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) 计算图像X指定小波基的单层二维离散小波变换分解。其中参数‘wname’为采用的小波基的名称,cA为近似小波系数矩阵,参数cH,cV和cD分别为小波分解的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数。Р[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 以指定的低通滤波器Lo_D和高通滤波器Hi_D计算图像X的二维小波分解。Р(2)Wavedec2:该函数为多层二维离散小波分解。Р?其语法格式为:Р[C,S]=wavedec2(X,N,’wname’) 用指定的小波基计算图像X的N层二维离散小波分解。参数N为正整数。输出结构中包括小波分解数据矩阵C和相应的标记矩阵S。Р[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) Lo_D和Hi_D分别是分解的高通滤波器和低通滤波器。Р(3)Appcoef2:用来提取二维信号小波分解的近似系数。Р其语法格式为:РA= Appcoef2(C,S,’wname’,N) 从多层小波分解结构[C,S]中提取第N层的近似系数。参数‘wname’为采用的小波名称。当N省略是,表示提取最高层近似系数。РA= Appcoef2(C,S,Lo_D,Hi_D) Lo_D和Hi_D分别是分解的高通滤波器和低通滤波器。
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