本文探讨了小波变换在图像分割中的应用，通过Matlab的Wavelet Toolbox进行三级小波分解，并利用K-Means算法进行聚类，实现图像分割。实例代码展示了如何选取系数、聚类及可视化结果，有助于理解小波变换在数字图像处理中的应用。
小波变换在图像分割中的应用
图像分割是数字图像处理领域中一个重要的研究方向，可以将一幅图像分成多个部分或区域，每个区域具有不同的意义和特征，实现对图像目标的自动检测和识别。小波变换作为一种多尺度分析工具，在图像分割中广泛应用并取得了良好的效果。
在 Matlab 中，我们可以使用 Wavelet Toolbox 来进行小波变换的计算和图像分割的实现。下面展示了一个基于小波变换的 K-Means 图像分割示例代码。
% 读入图像并显示
I = imread('peppers.png');
subplot(2, 2,
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