文档介绍：首先,为了实现图像的N层分解,对一幅m行n列的黑白图像,我们要对其进行规范化处理,使其能被2的N次方整除。以下的modmat() 函数实现此功能:
function y=modmat(x,dim)
% 函数 MODMAT() 对输入矩阵x进行规范化,使其行列数均能被 2^dim 整除
% 输入参数:x —— r*c 维矩阵;
%           dim ——矩阵重构的维数
% 输出参数:y —— rt*ct 维矩阵,mod(rt,2^dim)=0,mod(ct,2^dim)=0
[row,col]=size(x);          % 求出输入矩阵的行列数row,col
rt=row - mod(row,2^dim);    % 将row,col分别减去本身模 2^dim 得到的数
ct=col - mod(col,2^dim);    % 所得的差为rt、ct,均能被 2^dim 整除
y=x(1:rt,1:ct);             % 输出矩阵 y 为输入矩阵 x 的 rt*ct 维子矩阵
然后,将规范化后的图像的数据格式由适合显示图像的uint8格式转换为适合数值处理的double格式,再调用二维小波分解函数进行图像分解,最后为了清晰地显示分解图像的塔式结构,在图像的相应区域绘制若干分界线。具体程序如下:
function y=mywavedec2(x,dim)
% 函数 MYWAVEDEC2() 对输入矩阵 x 进行 dim 层分解,得到相应的分解系数矩阵 y
% 输入参数:x ——输入矩阵;
%           dim ——分解层数。
% 输出参数:y ——分解系数矩阵。
x=modmat(x,dim);            % 首先规范化输入矩阵,使其行列数均能被 2^dim 整除
subplot(121);imshow(x);title('原始图像');   % 画出规范化后的源图像
[m,n]=size(x);              % 求出规范化矩阵x的行列数
xd=double(x);               % 将矩阵x的数据格式转换为适合数值处理的double格式
for i=1:dim
    xd=modmat(xd,1);
    [dLL,dHL,dLH,dHH]=mydwt2(xd);   % 矩阵小波分解
    tmp=[dLL,
dHL;dLH,dHH];          % 将分解系数存入缓存矩阵
    xd=dLL;