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')

相关问题

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。

二维小波变换提取波脊

二维小波变换提取波脊是一种基于二维连续小波变换的方法，用于提取电子散斑干涉(ESPI)条纹图的相位。该方法通过检测二维小波脊确定条纹相位，并利用条纹频率作为向导，来避免相位解调过程中的符号奇异性问题。这种方法能够有效地处理开条纹图和闭条纹图，并具有较强的抑制散斑噪声的能力。数值模拟和实验结果表明，该方法能够在抑制散斑噪声的同时有效地提取出条纹相位。 [1<em>1</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于二维连续小波变换条纹图相位提取方法附matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/130377728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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