---------------------------------------------------
dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构
wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 -------------------------------------------------------------
(1) wcodemat 函数
功能：对数据矩阵进行伪彩色编码 格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) Y=wcodemat(X,NB,OPT) Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X)
说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16；
OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即： OPT＝'row' ，按行编码 OPT＝'col' ，按列编码
OPT＝'mat' ，按整个矩阵编码 ABSOL 是函数的控制参数（缺省值为 '1'），即： ABSOL＝0 时，返回编码矩阵
ABSOL＝1 时，返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)
(2) dwt2 函数
功能：二维离散小波变换
格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname') [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 说明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分
量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分
解信号 X 。
(3) wavedec2 函数
功能：二维信号的多层小波分解
格式：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
说明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解；[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定
的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。
(4) idwt2 函数
功能：二维离散小波反变换
格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X
；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。
(5) waverec2 函数
说明：二维信号的多层小波重构 格式：X=waverec2(C,S,'wname') X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
说明：X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，'wname'
为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。
图像处理工具箱 1. 图像和图像数据
缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点 数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩 阵中每个数据占用1个字节。
在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8 与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。 从uint8到double的转换 --------------------------------------------- 图像类型 MATLAB语句 ---------------------------------------------
索引色 B=double(A)+1 索引色或真彩色 B=double(A)/255
二值图像 B=double(A) ---------------------------------------------
从double到uint8的转换 ---------------------------------------------
图像类型 MATLAB语句 ---------------------------------------------
索引色 B=uint8(round(A-1)) 索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))
二值图像 B=logical(uint8(round(A))) ---------------------------------------------
2. 图像处理工具箱所支持的图像类型
2.1 真彩色图像
R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值， 可查看三元数据(100,50,1:3)。
真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无 符号整型存储，亮度值范围[0,255]
2.2 索引色图像
包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行 的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。 常用颜色的RGB值 --------------------------------------------
颜色 R G B 颜色 R G B --------------------------------------------
黑 0 0 1 洋红 1 0 1 白 1 1 1 青蓝 0 1 1 红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1 绿 0 1 0 橘黄 1 0.5 0 蓝 0 0 1 深红 0.5 0 0
黄 1 1 0 灰 0.5 0.5 0.5 -------------------------------------------- 产生标准调色板的函数 ------------------------------------------------- 函数名 调色板
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Hsv 色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束 Hot 黑色－红色－黄色－白色 Cool 青蓝和洋红的色度 Pink 粉红的色度
Gray 线型灰度
Bone 带蓝色的灰度
Jet Hsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束 Copper 线型铜色度
Prim 三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝 Flag 交替为红、白、蓝和黑 --------------------------------------------------
缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调色板，用户也可指定调色板大小。
索引色图像数据也有double和uint8两种类型。
当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行?? 如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，，值1代表第2行??
2.3 灰度图像
存储灰度图像只需要一个数据矩阵。
数据类型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]
2.4 二值图像
二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。
MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。
2.5 图像序列
MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。
图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。 分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像， 调色板也必须相同。
可参考cat()函数 A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)
3. MATLAB图像类型转换 图像类型转换函数
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函数名 函数功能
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dither 图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像 gray2ind 将灰度图像转换成索引图像
grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像
im2bw 通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图 ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像 ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像 mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图 rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像 rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像
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