A=imread（‘E:\MyDesign\MATLAB\figure\xfq.jpg‘）;%調入圖像
figure
subplot（221）;
subimage（A）;
title（‘原始彩色圖像‘）
X=rgb2gray（A）;
X=double（X）/255;?%歸一化處理
subplot（222）;
subimage（X）;?%顯示圖像
title（‘轉換后灰度圖像‘）
colormap（pink）;
disp（‘壓縮前圖像X的大小‘）;whos（‘X‘）;
[CS]=wavedec2（X2‘bior3.7‘）;%對圖像用‘bior3.7’小波進行2層小波分解
thr=20;%設置小波系數閾值
cal=appcoef2（CS‘bior3.7‘1）;%提取小波分解結構中第一層的低頻系數和高頻系數
ch1=detcoef2（‘h‘CS1）;
cv1=detcoef2（‘v‘CS1）;
cd1=detcoef2（‘d‘CS1）;
a1=wrcoef2（‘a‘CS‘bior3.7‘1）;%分別對各頻率成分進行重構
h1=wrcoef2（‘h‘CS‘bior3.7‘1）;
v1=wrcoef2（‘v‘CS‘bior3.7‘1）;
d1=wrcoef2（‘d‘CS‘bior3.7‘1）;
c1=[a1h1;v1d1];
%進行圖像的壓縮處理，保留小波分解第一層低頻信息，進行圖像的壓縮
%第一層的低頻信息為ca1顯示第一層的低頻信息
ca1=appcoef2（CS‘bior3.7‘1）;
%首先對第一層信息進行量化編碼
ca1=wcodemat（ca1440‘mat‘0）;
ca1=0.5*ca1;%改變圖像的高度
subplot（2

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