基于小波变换的图像解压缩

基于小波变换的图像解压缩

图像压缩是一种广泛应用的技术，它可以降低图像数据的存储空间和传输带宽需求。小波变换是一种常用的图像压缩方法，它能够将图像分解为不同尺度和频率的小波系数，从而实现图像的压缩和解压缩。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于小波变换的图像解压缩，并提供相应的源代码。

首先，我们需要将原始图像进行小波分解。这可以通过Matlab中的Wavelet Toolbox来实现。我们将使用离散小波变换（DWT），其中haar小波是一种常用的选择。下面是实现小波分解的Matlab代码：

% 读取原始图像
originalImage = imread('原始图像.jpg');

% 将图像转换为灰度图像（如果原始图像是彩色图像）
grayIm