matlab中对图像进行小波分解后直接重建为什么与原图不一样?
我只是将二维图像输入，进行小波分解，无更改操作后进行小波重建，为什么显示出来的图像完全不一样啊
大概就是
f=imread('si.tif');
[C,S]=wavedec2(f,2,'db1');
X=waverec2(C,S,'db1');
imshow(X);
matlab中对图像进行小波分解后直接重建为什么与原图不一样?
如果误差很小，说明计算是正确滴，那就看看是不是载入tif格式图片问题，经常可能碰到不同系统载入图片可能得到不同结构滴数据，imshow(X)这种缺省格式显示强度图是256级灰度，但你那图咋看也不像有那么多级，先确定f滴格式再试试解决。
小波变换处理中,小波系数的长度与图像大小不相等,是怎么回事儿?怎么解 ...
DWT的小波系数当然和原图像的大小不等啊！相差一倍左右，你需要用小波系数重构各层的细节和逼近才能得到与原图像的大小相等的结果。或用SWT做图像，那样小波系数的大小才和原图像相等，但matlab在SWT方面的函数较少，重构会有麻烦，边缘效应很明显，需要对原图像扩边处理成2的幂次的个数。
小波一级dwt分解后,为什么没有变成原来的一半,我qu啊
3.dmey小波基是Meyer小波的离散形式，所以它是第3类小波，不具有有限冲激响应滤波器所以它做DWT就不能完全靠FB实现了，它变换完的小波系数的个数只能依靠其定义尺度方程和小波方程时的离散点的个数确定，然而matlab对于dmey小波基的相关信息的说明太少了，没有相关信息很难推算出它变换完的小波系数的个...
MATLAB中db4小波分解与重构问题
ca2是y分解得到，ca是你自己修改原ca得到（是x得到的），既然修改了ca那么，重构后的x（即y）和原始x是不等的，那么两个不同信号他俩分解后为啥会相等？当x和y相等（或误差很小）时ca和ca2一样，即如果你不修改原ca或修改尽量比较小的时候x和y相差不大，则ca和ca2可能接近或近似相等。
matlab中的wdencmp函数问题
通常进行小波压缩重构后的图像是与原图像相同尺寸的，除非你将其它高频系数都删去不用。压缩后的图像如果是xcomp的话，直接用size就行了吧。据我所知xcomp应该不是重构后的图像，只是去噪后的图像，还得进行重构才能得到真正重构的图像。那可能是我孤陋寡闻了，不过要评价是否被压缩了不是看图像的大小...
matlab做小波包分解后横坐标纵坐标的含义是什么?
横坐标是点数，一般代表时间意义，时间单位与采样频率相关，纵坐标是幅值，具体代表什么物理含义看原信号的意义，比如说电压幅值，电流值，或者分贝之类的
matlab小波包分析的分解系数和重构系数代表什么含义?
小波分析中只有分解系数，即小波系数，没有重构系数一词，因为重构后就是与原始信号同大小的信号了，已经是具有实际量纲意义的信号了，而不是没有量纲的系数。超越带宽是正常的事，因为DWT的计算都是用滤波器进行的，而实际应用中是没有有理想砖墙效应的滤波器的，即滤波后的结果是不会精准的去掉你要滤...
用Matlab将一副256*256灰度图进行小波变换和逆变换,得到的图颜色加深了...
另外，从DWT的小波理论讲，单层（单一尺度）的函数dwt2分解时，其尺度和平移参数的运作和多层DWT时是不同的，用多个单层的分解妄图模仿多层分解从小波理论的原理上讲就已经是错误的了，更别说还用物理含义的量纲问题。所以这中做法本身就是错误的，从意义上分析它是混乱的（有量纲的和无量纲的量混合计算...
我做的小波分解用mallat编程和matlab自带函数编程出来的不一样
是的，一般自写函数往往考虑不周，设置不好，效果没有matlab自带函数好。可发过来调试一下看看。
MATLAB图像处理中的小波变换
c矩阵是一个1×117307的行向量，它以这种形式存储了所有分解分量的数值。每次分解，图像尺寸会逐渐减小，例如，原图341x341经过一层分解后变为171x171，再分解则为86x86。经典的lena图像通常用作示例，可以通过搜索函数如waveinfo('haar')来查看不同小波的特性。今天的分享就到这里，关于小波变换的详细...
