C++小波变换图像增强

小波变换是一种用于图像处理和图像增强的技术，可以通过分析图像的局部特征和全局特征来提高图像的质量。以下是使用C++实现小波变换图像增强的步骤：

1. 加载图像

使用OpenCV库中的imread函数加载图像，并将其转换为灰度图像。将灰度图像保存为一个矩阵。

2. 进行小波变换

使用OpenCV库中的dwt函数进行小波变换，将图像转换为频域信号。可以选择不同的小波基函数和分解层数来调整小波变换的效果。

3. 进行阈值处理

对小波变换后的图像进行阈值处理，将小于阈值的系数设置为0，将大于阈值的系数保留。可以选择不同的阈值处理算法和阈值大小来调整图像增强效果。

4. 进行逆小波变换

使用OpenCV库中的idwt函数进行逆小波变换，将频域信号转换回空域图像。

5. 显示增强后的图像

使用OpenCV库中的imshow函数显示增强后的图像。

以下是一个使用OpenCV库实现小波变换图像增强的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 加载图像
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 进行小波变换
    Mat img_dwt;
    pyrDown(img, img_dwt);
    pyrUp(img_dwt, img_dwt, img.size());
    Mat coeffs;
    dwt(img_dwt, coeffs, "haar");

    // 进行阈值处理
    Mat coeffs_thresholded = coeffs.clone();
    double threshold = 50.0;
    for (int i = 0; i < coeffs.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < coeffs.cols; j++)
        {
            if (abs(coeffs.at<float>(i, j)) < threshold)
            {
                coeffs_thresholded.at<float>(i, j) = 0.0;
            }
        }
    }

    // 进行逆小波变换
    Mat img_idwt;
    idwt(coeffs_thresholded, img_idwt, "haar");

    // 显示增强后的图像
    imshow("Original Image", img);
    imshow("Enhanced Image", img_idwt);
    waitKey(0);

    return 0;
}