MATLAB基于小波变换图像增强算法代码

以下是基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码：

% 读入图像
I = imread('lena.jpg');

% 小波变换，使用db4小波基函数，分解层数为5
[C, S] = wavedec2(I, 5, 'db4');

% 对每个频带的系数进行增强处理
for i = 1:length(C)
    C(i) = enhance(C(i));
end

% 逆小波变换，得到增强后的图像
J = waverec2(C, S, 'db4');

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(J), title('Enhanced Image');

% 增强函数，可以根据具体需求修改
function x = enhance(x)
    % 直方图均衡化
    x = histeq(x);
end

在上述代码中，使用了MATLAB中的`wavedec2`函数进行小波变换，使用了`waverec2`函数进行逆小波变换。增强函数中使用了`histeq`函数进行直方图均衡化。可以根据具体需求修改增强函数来实现不同的增强效果。

相关问题

请用MATLAB写一个基于小波变换图像增强算法代码

好的，以下是一个基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码：

% 读入原始图像
I = imread('image.jpg');

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');

% 对低频分量进行对数变换
cA = log(1 + abs(cA));

% 对高频分量进行阈值处理
cH = wthresh(cH, 'hard', 0.1*max(max(abs(cH))));
cV = wthresh(cV, 'hard', 0.1*max(max(abs(cV))));
cD = wthresh(cD, 'hard', 0.1*max(max(abs(cD))));

% 重构图像
J = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(J,[]), title('Enhanced Image');

这段代码首先使用`dwt2`函数进行小波变换，然后对低频分量进行对数变换，对高频分量进行阈值处理，最后使用`idwt2`函数进行重构。你可以根据需要对阈值以及小波类型进行调整。

请用MATLAB写一个基于小波变换的图像增强算法代码

好的，以下是一个基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码：

% 读入原始图像
I = imread('image.jpg');

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');

% 对低频分量进行对数变换
cA = log(1 + abs(cA));

% 对高频分量进行阈值处理
cH = wthresh(cH, 'hard', 0.1*max(max(abs(cH))));
cV = wthresh(cV, 'hard', 0.1*max(max(abs(cV))));
cD = wthresh(cD, 'hard', 0.1*max(max(abs(cD))));

% 重构图像
J = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(J,[]), title('Enhanced Image');

这段代码首先使用`dwt2`函数进行小波变换，然后对低频分量进行对数变换，对高频分量进行阈值处理，最后使用`idwt2`函数进行重构。你可以根据需要对阈值以及小波类型进行调整。