小波变换后图像增强代码
时间: 2024-05-31 09:04:50 浏览: 11
小波变换是一种信号处理技术,可用于图像增强。以下是一个基于Python的小波变换图像增强示例代码:
```python
import pywt
import numpy as np
import cv2
# 读入原始图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 对图像进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')
# 将小波系数进行标准化处理
coeffs = list(coeffs)
coeffs /= 8.
for i in range(1, 3):
coeffs[i] = tuple([c/np.sqrt(2) for c in coeffs[i]])
# 重构图像
img = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
# 将图像进行灰度级变换,增强对比度
img = np.uint8(img)
img = cv2.equalizeHist(img)
# 显示增强后的图像
cv2.imshow('enhanced image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例代码中,我们首先读入原始图像,然后对其进行小波变换。接着,我们将小波系数进行标准化处理,并使用小波反变换重构出增强后的图像。最后,我们对增强后的图像进行灰度级变换,增强对比度,并显示出来。
相关问题
小波变换的图像增强matlab代码
下面是一个简单的小波变换图像增强的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取原始图像
originalImage = imread('input_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);
% 对灰度图像进行小波变换
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(double(grayImage), 'haar');
% 对最低频部分进行直方图均衡化
LL_enhanced = histeq(uint8(LL));
% 将增强后的最低频部分与其他频带合并,得到增强后的小波变换图像
enhancedImage = idwt2(LL_enhanced, LH, HL, HH, 'haar');
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(grayImage), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(enhancedImage), title('Enhanced Image');
```
以上代码使用 Haar 小波变换对输入图像进行了增强。你可以将 'input_image.jpg' 替换为你自己的图像文件名,并调整代码中的参数以满足你的需求。注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的方法和参数调整来获得更好的效果。
小波变换图像增强代码
小波变换是一种基于信号分解的分析方法,可以将图像分解成不同频率的子带,从而实现图像的局部处理和增强。小波变换图像增强的代码实现可以大致分为以下几个步骤:
1. 读取原始图像,并将其转换成灰度图像。
2. 对图像进行小波变换,得到不同频率的子带。
3. 对每个子带进行局部增强,可以使用直方图均衡化或者其他的增强算法。
4. 将处理后的子带合并成一幅图像,得到增强后的图像。
下面是一个简单的Python代码示例,实现了基于小波变换的图像增强:
```python
import cv2
import numpy as np
import pywt
# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 小波变换
coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs
# 局部增强
cA = cv2.equalizeHist(np.uint8(cA))
cH = cv2.equalizeHist(np.uint8(cH))
cV = cv2.equalizeHist(np.uint8(cV))
cD = cv2.equalizeHist(np.uint8(cD))
# 合并子带
coeffs = cA, (cH, cV, cD)
enhanced = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
# 显示结果
cv2.imshow('Input', gray)
cv2.imshow('Enhanced', enhanced)
cv2.waitKey(0)
```