本文详细介绍了如何利用MATLAB进行图像重建，重点探讨了Haar、Hadamard和斜变换的实现过程。通过读取图像、转换为灰度图、应用变换矩阵，然后进行图像重建。文中提供了相应的MATLAB源代码示例，适用于图像质量提升和噪声去除等应用。
基于Haar/Hadamard/斜变换的图像重建MATLAB仿真
图像重建是一项重要的任务，它可以用于提高图像质量、删除噪声、更好地理解图像中的细节等。在这篇文章中，我们将讨论如何使用MATLAB和三种不同的转换方法：Haar、Hadamard和斜变换来完成图像重建任务。我们将提供相应的源代码，并逐步解释如何使用这些转换方法实现图像重建。
- Haar变换
Haar变换是一种离散小波变换，它可以将一幅图像分成多个尺度，并计算每个尺度上的频率信息。我们将使用MATLAB中的内置函数“haar”来执行Haar变换。以下是一个简单的示例：
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img =
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