导读 最近在学习Matlab的过程中，尝试了一个有趣的项目——图像Haar小波变换！✨ Haar小波变换是一种经典的信号处理方法，能够将图像分解为不同...
最近在学习Matlab的过程中，尝试了一个有趣的项目——图像Haar小波变换！✨ Haar小波变换是一种经典的信号处理方法，能够将图像分解为不同频率的子图，帮助我们更好地理解图像的细节与结构。通过这次练习，我深刻感受到数学与编程结合的魅力。
首先，我加载了一张测试图片，在Matlab中使用`dwt2`函数进行二维离散小波变换。结果让我惊叹不已！图像被分解成四个部分：低频系数（LL）、水平高频系数（LH）、垂直高频系数（HL）和对角线高频系数（HH）。犹如把一幅画拆解成了不同的“音符”，每个部分都承载着独特的信息。👀
接着，我又用逆变换函数`idwt2`重构了图像，发现即使去掉某些高频部分，也能保留大致轮廓，这让我对图像压缩有了新的认识。💡
这次练习不仅提升了我的编程技能，还让我更加热爱数字图像处理的世界。如果你也感兴趣，不妨试试看吧！💫
Matlab 图像处理 小波变换 编程爱好者