Image = im2gray(original_img); [C,S] = wavedec2(Image,3,'db4'); len = length(C); T = 150; pos = S(1,1)*S(1,2); C1 = C(1:pos);C1(C1>T)=C1(C1>T)*1.5;%低频系数增强 C2 = C(pos+1:len);C2(C2<T)=C2(C2<T)*0.75;%高频系数弱化 C(1:pos)=C1;C(pos+1:len)=C2; equalized_img = waverec2(C,S,'db4');里的非线性增强函数是什么
时间: 2023-09-06 16:08:43 浏览: 30
该程序中的非线性增强函数是:
```matlab
C1(C1>T)=C1(C1>T)*1.5;
C2(C2<T)=C2(C2<T)*0.75;
```
其中,C1表示低频小波系数,C2表示高频小波系数。通过将C1中大于阈值T的元素乘以1.5,实现了低频系数的增强;将C2中小于阈值T的元素乘以0.75,实现了高频系数的弱化。这样可以使得图像的细节更加突出,同时保留图像的整体信息。
相关问题
[C, S] = wavedec2(gray_img, level, wname); 返回数C代表什么
在这段代码中,`wavedec2`函数是用于二维小波变换的,其中`gray_img`是输入的灰度图像,`level`是小波变换的层数,`wname`是小波变换使用的小波类型。
`wavedec2`函数的返回值是一个长度为`1+(level*3)`的向量`C`和一个包含小波系数的结构体`S`。其中,向量`C`包含了小波变换的各个分解系数,具体来说,它的前`level`个元素是第1层到第`level`层的逼近系数(LL子带系数),后面的元素则按照从低频到高频的顺序排列,分别表示每一层的细节系数(LH、HL和HH子带系数)。
因此,向量`C`可以提供一幅图像的分解信息,方便后续对图像进行处理或重建。
Image = im2gray(original_img); [C,S] = wavedec2(Image,3,'db4'); len = length(C); T = 150; pos = S(1,1)*S(1,2); C1 = C(1:pos);C1(C1>T)=C1(C1>T)*1.5;%低频系数增强 C2 = C(pos+1:len);C2(C2<T)=C2(C2<T)*0.75;%高频系数弱化 C(1:pos)=C1;C(pos+1:len)=C2; equalized_img = waverec2(C,S,'db4');
这段代码是对一张灰度图像进行小波变换,然后对小波系数进行处理,最终通过小波重构得到一张经过处理的图像。具体来说,代码中的 im2gray 函数将原始图像转换为灰度图像,wavedec2 函数对灰度图像进行二维小波变换,其中 'db4' 表示使用 Daubechies 4 小波基函数,3 表示进行三层分解。
len 记录了小波系数的总个数。T 是一个阈值,pos 是第一层小波分解产生的低频系数的个数。C1 和 C2 分别存储了低频和高频系数。代码中对低频系数进行增强,对高频系数进行弱化,这里的增强和弱化是通过乘以系数实现的。最后将处理后的小波系数进行重组,得到经过处理的图像 equalized_img。
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