小波变换图像去噪代码
时间: 2024-05-31 09:05:40 浏览: 21
小波变换是一种数字信号处理的方法,可以将信号分解成多个尺度和频率的分量。小波变换可以用于图像去噪,其基本思想是在小波域中对图像进行分解和重构,从而实现去除图像中的噪声。
下面是一个简单的小波变换图像去噪的代码示例:
```python
import pywt
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs
# 阈值处理
sigma = np.median(np.abs(cD)) / 0.6745
threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(img)))
cD = pywt.threshold(cD, threshold, mode='soft')
# 重构图像
coeffs = cA, (cH, cV, cD)
denoised_img = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
# 显示图像
cv2.imshow('Original image', img)
cv2.imshow('Denoised image', denoised_img)
cv2.waitKey(0)
```
该代码首先使用 PyWavelets 库中的 `dwt2` 函数对图像进行小波变换,然后对低频部分和高频部分进行阈值处理,最后使用 `idwt2` 函数进行重构得到去噪后的图像。
相关问题
小波变换图像去噪matlab代码
下面是一个简单的小波去噪Matlab代码,其中使用了基于软阈值的小波去噪方法。
```matlab
% 读入图像
img = imread('image.png');
% 将图像转换为双精度浮点型
img = im2double(img);
% 执行小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');
% 设置阈值
threshold = 0.1;
% 对每个小波系数进行软阈值处理
cA = wthresh(cA, 's', threshold);
cH = wthresh(cH, 's', threshold);
cV = wthresh(cV, 's', threshold);
cD = wthresh(cD, 's', threshold);
% 执行小波逆变换
denoisedImg = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示去噪后的图像
imshow(denoisedImg);
```
在上述代码中,我们首先读入图像,并将其转换为双精度浮点型。然后,我们执行小波变换,使用haar小波函数生成4个小波系数:近似系数(cA)、水平细节系数(cH)、垂直细节系数(cV)和对角细节系数(cD)。
接下来,我们设置一个阈值,然后对每个小波系数进行软阈值处理。最后,我们执行小波逆变换,将处理后的系数合并为一幅图像,并将其显示出来。
需要注意的是,本代码只是一个简单的小波去噪示例,实际应用中需要根据具体情况选择适当的小波函数、阈值和软阈值处理方法。
小波变换图像去噪python
以下是使用Python进行小波变换图像去噪的示例代码:
```python
import pywt
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs
# 设置阈值
threshold = 30
# 对小波系数进行去噪
cA = pywt.threshold(cA, threshold)
cH = pywt.threshold(cH, threshold)
cV = pywt.threshold(cV, threshold)
cD = pywt.threshold(cD, threshold)
# 重构图像
img_denoised = pywt.idwt2((cA, (cH, cV, cD)), 'haar')
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Denoised Image', img_denoised)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,首先读取图像,并对其进行小波变换。然后,设置阈值并对小波系数进行去噪。最后,使用逆小波变换重构图像,并显示原始图像和去噪后的图像。可以根据需要调整阈值以达到更好的去噪效果。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)