用python给出小波变换的图像增强代码,要求读取一个文件夹中的所有图像,增强后的图像保存到另一个文件夹中

时间: 2024-03-14 11:46:51 浏览: 62
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基于小波变换的图像增强算法

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下面是一个使用PyWavelets库实现的小波变换图像增强的Python代码示例: ```python import os import cv2 import pywt import numpy as np # 小波变换函数 def wavelet_transform(data, wavelet='db4', level=1): # 将数据分解为多个尺度的系数 coeffs = pywt.wavedec2(data, wavelet, mode='symmetric', level=level) # 返回小波系数和小波滤波器 return coeffs # 小波逆变换函数 def wavelet_inverse_transform(coeffs, wavelet='db4'): # 对小波系数进行多层小波重构 data = pywt.waverec2(coeffs, wavelet, mode='symmetric') # 返回重构后的数据 return np.uint8(np.clip(data, 0, 255)) # 文件夹路径 input_dir = 'input_dir' output_dir = 'output_dir' # 遍历文件夹中的图像文件 for filename in os.listdir(input_dir): # 读取图像 img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 小波变换 coeffs = wavelet_transform(img, wavelet='db4', level=1) # 增强 coeffs[0] *= 1.5 # 对低频系数进行增强 coeffs[1] *= 1.2 # 对水平高频系数进行增强 coeffs[2] *= 1.2 # 对垂直高频系数进行增强 coeffs[3] *= 1.2 # 对对角线高频系数进行增强 # 小波逆变换 enhanced_img = wavelet_inverse_transform(coeffs, wavelet='db4') # 保存增强后的图像 cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, filename), enhanced_img) ``` 在这个例子中,我们定义了一个名为`wavelet_transform`的小波变换函数和一个名为`wavelet_inverse_transform`的小波逆变换函数。我们遍历了一个文件夹中的所有图像文件,对每张图像进行小波变换和增强,并保存增强后的图像到另一个文件夹中。 在增强部分,我们对小波系数进行了简单的线性增强。对于低频系数,我们将其乘以1.5进行增强;对于高频系数,我们将其乘以1.2进行增强。这些增强系数可以根据具体应用进行调整。 需要注意的是,在使用`cv2.imread`读取图像时,我们指定了`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数,以读取灰度图像。在使用`cv2.imwrite`保存图像时,我们不需要指定图像模式,因为`cv2.imwrite`会根据文件扩展名自动选择合适的图像模式。
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# 读取图像 img = cv2.imread('tupianji/peizhuntu.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义小波变换类型和层数 wavelet_type = 'db4' level = 3 # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet_type, level=level) # 高频子带融合方法:取两个图像的高频子带系数的平均值 def high_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2): fused_coeffs = [] for i in range(1, len(coeffs1)): if isinstance(coeffs1[i], tuple): cH1, cV1, cD1 = coeffs1[i] cH2, cV2, cD2 = coeffs2[i] cH = (cH1 + cH2) / 2 cV = (cV1 + cV2) / 2 cD = (cD1 + cD2) / 2 fused_coeffs.append((cH, cV, cD)) else: cA1, cA2 = coeffs1[i], coeffs2[i] cA = (cA1 + cA2) / 2 fused_coeffs.append(cA) return tuple(fused_coeffs) # 低频子带融合方法:取两个图像的低频子带系数的加权平均值 def low_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2, alpha=0.5): cA1 = coeffs1[0] cA2 = coeffs2[0] cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2 return cA # 融合两幅图像的小波系数 fused_coeffs = [] for i in range(len(coeffs)): if i == 0: # 对低频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(low_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i], alpha=0.5)) else: # 对高频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i])) # 进行小波变换反变换,重构图像 fused_img = pywt.waverec2(fused_coeffs, wavelet_type) # 显示原图像和融合后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Fused Image', fused_img.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()怎么改能定义coeffs2

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