Matlab-Haar小波

我的任务

1.我有一个haar过滤器，如[1][1]
2.我有一个像
--[a][b][c][d]
--[e][f][g][h]
3.我想对图像进行小波变换，结果如下：
--第1步：
--[平均值（a，b）][平均值（c，d）][a-b][c-d]
--[平均值（e，f）][平均值（g，h）][e-f][g-h]
--重命名：--仅用于清晰的演示文稿
--[a'][b'][c'][d']
--[e'][f'][g'][h']
--第二步：
--[平均（a'，b'）][a'-b'][c'][d']
--[平均值（e'，f'][e'-f'][g'][h']
4.步骤2的结果就是我想要的。

问题
我发现Matlab中有一个关于小波应用的工具箱。
我使用了这个命令[cA，cH，cV，cD]=dwt2（I，'haar'）；输出cV很接近，但不是我想要的。
因此，我想问，如何在Matlab中以一种简单的方式执行任务，这意味着我可以使用一些内置工具来执行此任务。

我的路

function haar_wavelet(input_im)
I = imread(input_im);
I = rgb2gray(I);
I = imresize(I,[512 512]);
[I_row,I_col]=size(I);

if(mod(I_col,2))
    I_col=I_col-1;
end

haar_mask = make_haar(I_row,I_col);

I=double(I);

new_M = I(:,1:I_col);

j=2;
i=I_col;
while(I_col/j ~= 2)
    i = [i I_col/j];
    j = j*2;
end

for k = i
    new_M(:,1:k) = my_haar_trans(new_M(:,1:k),haar_mask(:,1:k));
end
figure
imshow(new_M)


end


function [output_haar] = make_haar(row,col)
    output_haar=ones(row,col)*2;
    for i = 2:2:col
        output_haar(:,i)=output_haar(:,i)*0;
    end
    output_haar=output_haar-1;
end

function [output_M] = my_haar_trans(target_M,mask)
    temp_diff=target_M.*mask;
    [diff_row,diff_col]=size(temp_diff);

    diff_M=zeros(diff_row,diff_col/2);
    for i = 1:diff_col/2
        diff_M(:,i)=temp_diff(:,2*i-1)+temp_diff(:,2*i);
    end

    mean_M=zeros(diff_row,diff_col/2);
    for i = 1:diff_col/2
        mean_M(:,i)=target_M(:,2*i-1)+target_M(:,2*i);
    end

    output_M=[mean_M diff_M];
end

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这就是我正在做的，有没有更简单的方法？

正如您所说，有一个内置的matlab代码来执行一维和二维小波变换。例如，在二维Haar小波的情况下，它是[cA，cH，cV，cD]=dwt2（I，'db1'）。这正是您想要的。您也可以基于小波分解方块图编写自己的函数。请注意，对于小尺寸的向量，输出必须相同，但对于像图像这样的大尺寸向量，可能会有一些残差