本文详细介绍了二维离散小波变换在MATLAB中的应用，包括图像去噪和压缩。通过小波分析，图像被分解为近似和细节分量，便于进行滤波和压缩。在去噪中，利用小波分解和阈值处理有效减少高斯噪声。而在压缩方面，通过选择性保留小波系数实现高效的数据压缩。文章提供了MATLAB代码示例，展示了小波变换在实际图像处理中的实用价值。
介绍
空间域是指表示为像素矩阵的正常图像空间。该领域的变换技术直接对图像像素值进行操作。这些值被操纵以实现所需的增强。
频域处理这些像素值在空间域中变化的速率。频率只是指图像中颜色分量的变化率。高频区域经历快速的颜色变化，而逐渐变化的部分包含低频。
与空间域不同，我们不能直接对值进行操作。在处理图像之前，首先将图像转换为其频率分布。这些频率分量分为两个主要分量。对应于图像边缘的高频分量和对应于平滑区域的低频分量。此过程的输出不是图像，而是转换。为了将图像重建为理想形式，我们需要对处理后的输出应用逆变换。
虽然频域下的数学变换有傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等几种，但本文将探讨通常用于图像分析和数据压缩的小波变换技术。
小波变换
好的，那么，究竟什么是小波，为什么我们需要这种变换？根据维基百科，
小波是一种波状振荡，其振幅从零开始，增加，然后减小回到零。它通常可以被形象化为一种“短暂的振荡”，就像地震仪或心脏监测器记录的那样。
小波是时间和频率集中在某一点周围的函数。这种变换技术用于克服傅立叶方法的缺点。傅里叶变换虽然处理频率，但
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