2维小波插值的matlab代码实现

以下是一个简单的 2 维小波插值的 Matlab 代码实现：

function [output] = wavelet_interp_2d(input, scale)
% 2D Wavelet Interpolation
% input: 输入图像
% scale: 插值倍数
% output: 输出图像

% 将输入图像进行小波分解
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(input, 'haar');

% 对水平和垂直方向上的小波系数进行插值
cH_interp = interp2(cH, scale, 'cubic');
cV_interp = interp2(cV, scale, 'cubic');

% 对对角线方向上的小波系数进行插值
cD_interp = interp2(cD, scale, 'cubic');

% 将插值后的小波系数合并
cA_interp = idwt2(cA, cH_interp, cV_interp, cD_interp, 'haar');

% 输出插值后的图像
output = imresize(cA_interp, scale);
end

这个函数接受一个输入图像和一个插值倍数，然后使用小波分解将输入图像分解成四个小波系数。接着，对水平、垂直和对角线方向上的小波系数进行插值，然后将插值后的小波系数合并，最后输出插值后的图像。

相关问题

nedi图像插值matlab代码

### 回答1：
NEDI（New Edge-Directed Interpolation）是一种基于图像边缘信息的图像插值算法，其目标是在插值过程中保持图像的边缘信息。下面是一个简单的基于MATLAB的NEDI图像插值代码示例：

function output_image = nedi_interpolation(input_image)
    [m, n] = size(input_image); % 获取输入图像的尺寸
    output_image = zeros(2*m, 2*n); % 创建一个2倍于输入图像大小的输出图像

    for i = 1:m
        for j = 1:n
            % 获取当前像素的值
            current_pixel = input_image(i, j);
            
            % 计算当前像素周围的邻域值（可以根据需要选择邻域大小）
            neighborhood = input_image(max(i-1, 1):min(i+1, m), max(j-1, 1):min(j+1, n));
            
            % 计算邻域内像素的方差
            variance = var(neighborhood(:));
            
            % 判断当前像素是否为边缘点
            if variance > threshold % 这里的threshold是一个自定义的阈值
                % 如果当前像素是边缘点，则直接将该像素的值赋给输出图像
                output_image(2*i-1, 2*j-1) = current_pixel;
            else
                % 如果当前像素不是边缘点，则采用双线性插值计算插值结果
                output_image(2*i-1, 2*j-1) = current_pixel;
                output_image(2*i, 2*j-1) = 0.5 * (current_pixel + input_image(min(i+1, m), j));
                output_image(2*i-1, 2*j) = 0.5 * (current_pixel + input_image(i, min(j+1, n)));
                output_image(2*i, 2*j) = 0.25 * (current_pixel + input_image(i, min(j+1, n)) + input_image(min(i+1, m), j) + input_image(min(i+1, m), min(j+1, n)));
            end
        end
    end
end

该代码通过遍历输入图像的每个像素，根据其周围像素的方差来判断当前像素是否为边缘点。如果是边缘点，则直接将该像素的值赋给输出图像。如果不是边缘点，则采用双线性插值的方法计算插值结果。最终输出图像的尺寸是输入图像尺寸的2倍。需要注意的是，代码中的threshold和邻域大小可以根据实际需求进行调整。

### 回答2：
NEDI是一种图像插值算法，它基于样本图像以及附加的噪声图像来实现插值。下面是一份使用MATLAB实现NEDI图像插值的代码示例：

function interpolated_image = nedi_interpolation(original_image, noise_image)
    % 设定参数
    patch_size = 9;
    sigma = 0.03;

    % 将输入的图像转为灰度图像
    original_image = rgb2gray(original_image);
    noise_image = rgb2gray(noise_image);

    % 构造一维滤波器
    filter = fspecial('gaussian', patch_size, sigma);

    % 初始化输出插值图像
    interpolated_image = original_image;

    [rows, cols] = size(original_image);
    
    % 对每个像素进行插值
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            % 获取当前像素在附加图像中的对应位置
            i_n = round(i/2);
            j_n = round(j/2);

            % 获取当前像素的邻域图像块
            patch_original = original_image(max(i-patch_size/2, 1):min(i+patch_size/2, rows), max(j-patch_size/2, 1):min(j+patch_size/2, cols));
            patch_noise = noise_image(max(i_n-patch_size/2, 1):min(i_n+patch_size/2, rows/2), max(j_n-patch_size/2, 1):min(j_n+patch_size/2, cols/2));

            % 对邻域图像块进行滤波
            patch_filtered = imfilter(patch_noise, filter);

            % 计算邻域图像块的均方根误差
            rmse = sqrt(mean((patch_original(:) - patch_filtered(:)).^2));

            % 根据均方根误差进行插值
            if rmse >= sigma
                interpolated_image(i, j) = patch_filtered(patch_size/2+1, patch_size/2+1);
            end
        end
    end
end

使用此代码，您可以将输入图像和附加的噪声图像作为参数传入，并获得使用NEDI算法插值后的图像作为输出。该算法通过比较局部块的像素值来决定是否进行插值，从而实现对噪声图像的修复。

小波超分辨率 matlab代码

### 回答1：
小波超分辨率是一种图像处理技术，通过对图像进行小波变换和重构，可以实现提高图像的空间分辨率。以下是一个用MATLAB实现小波超分辨率的简单代码示例：

% 读取原始图像
originalImage = imread('original.jpg');
% 将图像转为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);
% 对灰度图像进行小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(grayImage, 'haar');
% 对低频成分进行插值，提高空间分辨率
cA_highRes = imresize(cA, 2, 'bicubic');
% 对图像进行合成
highResolutionImage = uint8(idwt2(cA_highRes, cH, cV, cD, 'haar'));
% 显示原始图像和增强后图像
subplot(1, 2, 1), imshow(originalImage), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(highResolutionImage), title('增强后图像');

以上代码首先读取原始图像并转为灰度图像，然后利用`dwt2`函数对灰度图像进行小波变换得到四个频带图，分别为低频成分`cA`、水平高频成分`cH`、垂直高频成分`cV`和对角高频成分`cD`。接着使用`imresize`函数对低频成分`cA`进行插值，提高空间分辨率。最后利用`idwt2`函数对四个频带图进行合成得到增强后的图像。最后，通过`imshow`函数显示原始图像和增强后图像。

值得注意的是，以上代码仅为一个简单示例，实际的小波超分辨率算法还可以进行优化和改进。同时，根据具体需求，也可选择其他小波基函数，并进行参数调整。

### 回答2：
小波超分辨率是一种用于图像处理的技术，旨在通过利用小波变换的特性，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。实现这一过程的一种常见方法是在MATLAB中编写代码。

首先，我们需要将输入图像加载到MATLAB中。可以使用`imread`函数读取图像，并将其存储在一个变量中。接下来，我们需要对图像进行预处理，以确保其适用于小波超分辨率算法。这通常包括调整图像的大小和色彩空间转换。

然后，我们需要使用小波变换函数对图像进行小波变换。在MATLAB中，可以使用`dwt2`函数进行二维小波变换。该函数的输入参数包括待变换的图像以及想要使用的小波滤波器。小波变换将图像分解为低频子带和高频子带。

接下来，我们可以根据所需的超分辨率因子，选择性地处理高频子带。可以通过对高频子带进行滤波或增强来提高图像的细节和清晰度。这可以通过应用合适的滤波器或通过图像增强算法来实现。一种常见的滤波器是双三次插值，它可以通过`imresize`函数在MATLAB中实现。

最后，我们需要将处理后的图像进行逆小波变换以得到超分辨率图像。反小波变换在MATLAB中使用`idwt2`函数实现，其输入参数包括处理后的低频子带、处理后的高频子带以及与原始图像相同的小波滤波器。

这样，我们就可以将小波超分辨率算法应用于图像，并得到高分辨率的结果。整个过程的MATLAB代码如下：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 预处理图像
preprocessed_image = preprocess_image(image);

% 对图像进行小波变换
[low_freq_subband, high_freq_subband] = dwt2(preprocessed_image, wavelet_filter);

% 根据超分辨率因子处理高频子带
enhanced_high_freq_subband = enhance_high_freq_subband(high_freq_subband);

% 逆小波变换以得到超分辨率图像
superresolved_image = idwt2(low_freq_subband, enhanced_high_freq_subband, wavelet_filter);

% 显示结果
imshow(superresolved_image);

需要注意的是，上述代码仅为一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。

### 回答3：
小波超分辨率是一种通过小波变换来提高图像分辨率的方法。在matlab中，我们可以使用以下代码来实现小波超分辨率：

1. 载入图像：

img = imread('input.jpg');

2. 对图像进行小波变换：

[c,s] = wavedec2(img,3,'db4');

其中，`wavedec2`函数用于对图像进行小波分解，`3`表示分解层数，`db4`为小波基函数。

3. 对小波系数进行增强处理：

alpha = 0.5; % 超分辨率因子
c_new = alpha*c;

通过乘以超分辨率因子来增加小波系数的幅值，从而提高图像的分辨率。

4. 对增强后的小波系数进行小波重构：

img_hr = waverec2(c_new,s,'db4');

这一步将增强后的小波系数与原始的小波系数重建为一张高分辨率的图像。

5. 显示结果：

subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');

subplot(1,2,2);
imshow(uint8(img_hr));
title('超分辨率图像');

将原始图像与超分辨率图像进行对比显示。

以上代码简单演示了如何使用matlab来实现小波超分辨率。在实际应用中，还可以根据需要调整超分辨率因子、小波分解层数、小波基函数等参数，以获得更好的超分辨率效果。