图像小波变换法去噪声matlab
时间: 2023-10-10 12:15:13 浏览: 33
图像小波变换法是一种常用的去噪声方法,Matlab提供了丰富的小波变换函数以及图像处理函数,下面是一个简单的图像小波变换法去噪声的Matlab代码:
```matlab
% 读取图像
I = imread('example.jpg');
% 小波变换
[c, s] = wavedec2(I, 2, 'db4'); % 对2层小波分解,采用db4小波基
% 计算阈值
thr = wthrmngr('dw2dcomp', c, s, 1);
% 软阈值处理
sorh = 's'; % 采用软阈值处理
keepapp = 1; % 保留近似系数
nc = wthresh(c, sorh, thr, keepapp);
% 小波重构
J = waverec2(nc, s, 'db4');
% 显示结果
imshow(I), title('原始图像');
figure, imshow(uint8(J)), title('去噪后图像');
```
在这段代码中,先读取了需要去噪的图像,然后进行了2层小波分解,采用db4小波基。接着计算了阈值,并采用软阈值处理对小波系数进行了去噪处理。最后进行小波重构,得到去噪后的图像,并将结果显示出来。
相关问题
图像小波变换matlab
图像小波变换是一种图像处理技术,可以同时分析图像的时域和频域特征。在matlab中,我们可以使用内置的函数来实现图像的小波变换。
首先,我们可以使用imread函数读取需要处理的图像,并将其转换为灰度图像。接着,使用wavedec2函数对图像进行小波分解,可以选择不同的小波基和分解层数来得到不同的分解结果。分解后,可以通过wthcoef2函数对小波系数进行阈值处理,去除噪音或压缩图像。处理后,可以使用waverec2函数进行小波重构,得到处理后的图像。
除了使用内置函数,还可以通过wfilters函数自定义小波基,通过修改选取的小波基和分解层数,可以得到不同的分解和重构效果。
此外,matlab还提供了GUI工具箱,可以通过图形界面交互式地实现图像小波变换。通过工具箱,可以直观地调整小波基和分解层数,实时查看变换结果,并输出处理后的图像。
总之,图像小波变换是一种强大的图像处理技术,在matlab中可以通过内置函数或GUI工具箱来实现,可以根据具体需求进行定制化处理,得到理想的图像处理结果。
小波变换去除条纹噪声的matlab程序
小波变换是一种常用的信号处理方法,可以用于去除条纹噪声。下面是一个使用Matlab实现小波变换去除条纹噪声的简单程序:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 小波变换去
[cA, cH, cV,D] = dwt2(img, 'haar'); % 进行二维小波变换
cA = wthresh(cA, 'h', 0.5); % 对低频部分进行阈值处理
img_denoised = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar'); % 进行二维小波逆变换
% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(img_denoised));
title('去除条纹噪声后的图像');
```
上述程序中,首先使用`imread`函数读取待处理的图像。然后,使用`dwt2`函数对图像进行二维小波变换,得到四个子图像:近似系数(低频部分)`cA`、水平细节系数`cH`、垂直细节系数`cV`和对角细节系数`cD`。接着,使用`wthresh`函数对低频部分进行阈值处理,将较小的系数置零,以去除噪声。最后,使用`idwt2`函数进行二维小波逆变换,得到去除条纹噪声后的图像。最后,使用`imshow`函数显示原始图像和去除噪声后的图像。