小波变换去除条纹噪声的matlab程序

小波变换是一种常用的信号处理方法，可以用于去除条纹噪声。下面是一个使用Matlab实现小波变换去除条纹噪声的简单程序：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 小波变换去
[cA, cH, cV,D] = dwt2(img, 'haar'); % 进行二维小波变换
cA = wthresh(cA, 'h', 0.5); % 对低频部分进行阈值处理
img_denoised = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar'); % 进行二维小波逆变换

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(img_denoised));
title('去除条纹噪声后的图像');

上述程序中，首先使用`imread`函数读取待处理的图像。然后，使用`dwt2`函数对图像进行二维小波变换，得到四个子图像：近似系数（低频部分）`cA`、水平细节系数`cH`、垂直细节系数`cV`和对角细节系数`cD`。接着，使用`wthresh`函数对低频部分进行阈值处理，将较小的系数置零，以去除噪声。最后，使用`idwt2`函数进行二维小波逆变换，得到去除条纹噪声后的图像。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和去除噪声后的图像。

相关问题

二维连续小波变换 条纹噪声

二维连续小波变换是一种信号处理方法，可以用于图像处理中的特征提取、去噪等。而条纹噪声是在图像处理中常见的一种噪声，会对图像的质量产生影响。下面是基于二维连续小波变换的条纹噪声去除方法：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行二维连续小波变换。

   import pywt
   coeffs2 = pywt.dwt2(gray_img, 'bior1.3')

3. 对小波系数进行阈值处理，去除噪声。

   coeffs2 = list(coeffs2)
   coeffs2[0] = pywt.threshold(coeffs2[0], np.std(coeffs2[0])/2, mode='soft')
   for i in range(1, len(coeffs2)):
       coeffs2[i] = pywt.threshold(coeffs2[i], np.std(coeffs2[i])/2, mode='soft')

4. 对处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的图像。

   denoised_img = pywt.idwt2(coeffs2, 'bior1.3')

matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序

以下是一种常见的使用二维傅里叶变换去除图像条纹噪声的Matlab程序：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二维傅里叶变换
f = fft2(double(gray_img));

% 将傅里叶变换的原点移动到频谱的中心
f_shift = fftshift(f);

% 生成一个滤波器，用于去除条纹噪声
[M, N] = size(gray_img);
u = 0:(M-1);
v = 0:(N-1);
idx = find(u > M/2);
u(idx) = u(idx) - M;
idy = find(v > N/2);
v(idy) = v(idy) - N;
[V, U] = meshgrid(v, u);
D = sqrt(U.^2 + V.^2);
H = double(D < 30); % 30为阈值

% 将滤波器应用于傅里叶变换
g_shift = f_shift .* H;

% 将傅里叶变换的原点移回到左上角
g = ifftshift(g_shift);

% 对处理后的傅里叶变换进行反变换，得到去除条纹噪声的图像
g_img = real(ifft2(g));

% 显示原始图像和去除条纹噪声后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(g_img, []);
title('去除条纹噪声后的图像');

在上面的程序中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后对灰度图像进行二维傅里叶变换。接下来生成一个滤波器，用于去除条纹噪声。该滤波器是一个二维高斯函数，通过设定一个阈值来控制滤波器的半径大小。然后将滤波器应用于傅里叶变换，并将傅里叶变换的原点移回到左上角。最后对处理后的傅里叶变换进行反变换，得到去除条纹噪声后的图像。