使用Matlab实现非正交二次样条二维小波的快速分解与重构。这个编程例子展示了可分离的二维小波在Matlab中的实现方法。函数包括了二维小波分解和重构功能，通过逼近矩阵和水平、竖直细节信息矩阵来描述原始图像的分解和重建过程。在实现过程中使用了Wavelet Toolbox中的多个函数，如wconv、wextend和wkeep，同时也应用了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。测试结果表明，该算法成功地对256x256大小的图像进行了四级二维小波分解。
Matlab实现二维小波变换的快速分解与重构算法
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Matlab实现多尺度二维小波变换
wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。
语法：
[C, S] = wavedec2(X, N, 'wname')
[C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D)
参数：
X：输入图像
N：分解层数
'wname'：小波名称
Lo_D：低通分解滤波器
Hi_D：高通分解滤波器
返回值：
C：小波系数矩阵
S：簿记矩阵，包含分解过程的信息
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upcoef命令的使用格式包括：1. Y=upcoef(O,X,'wname',N) 2. Y=upcoef(O,X,'wname',N,L) 3. Y=upcoef(O,X,'Lo_R, Hi_R',N) 4. Y=upcoef(O,X,'Lo_R,Hi_R',N,L) 5. Y=upcoef(O,X,'wname') 6. Y=upcoef(O,X,Lo_R,Hi_R)，其中O='a'表示低频，O='d'表示高频。
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