小波变换图像去噪代码

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：

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。

% 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。

matlab小波变换图像去噪

小波变换可以用于图像去噪。以下是使用MATLAB进行小波去噪的简单步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
grayImg = rgb2gray(img); % 将图像转换为灰度图像

2. 对图像进行小波变换。

[cA,cH,cV,cD] = dwt2(grayImg,'haar'); % 对图像进行2D小波变换

其中，`cA`是近似系数，`cH`是水平细节系数，`cV`是垂直细节系数，`cD`是对角细节系数。

3. 对小波系数进行阈值处理。

% 设定阈值
sigma = median(abs(cD(:))) / 0.6745;
threshold = sigma * sqrt(2*log10(numel(cD)));

% 阈值处理
cDthresh = cD .* (abs(cD) > threshold);
cHthresh = cH .* (abs(cH) > threshold);
cVthresh = cV .* (abs(cV) > threshold);

这里使用的是基于中值绝对偏差（MAD）的阈值处理方法。

4. 对处理后的小波系数进行反变换并显示图像。

% 反变换
denoisedImg = idwt2(cA,cHthresh,cVthresh,cDthresh,'haar');

% 显示图像
imshow(denoisedImg);

这里使用的是Haar小波基。

完整代码如下：

% 读取图像并将其转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 对图像进行小波变换
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(grayImg,'haar');

% 对小波系数进行阈值处理
sigma = median(abs(cD(:))) / 0.6745;
threshold = sigma * sqrt(2*log10(numel(cD)));
cDthresh = cD .* (abs(cD) > threshold);
cHthresh = cH .* (abs(cH) > threshold);
cVthresh = cV .* (abs(cV) > threshold);

% 对处理后的小波系数进行反变换并显示图像
denoisedImg = idwt2(cA,cHthresh,cVthresh,cDthresh,'haar');
imshow(denoisedImg);