小波变换后图像增强代码

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：

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

用Matlab写一段基于小波变换水下图像增强代码

好的！这里提供一段基于小波变换的水下图像增强的 Matlab 代码，供您参考：

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

% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img_gray, 'haar');

% 对水平和垂直方向的高频系数进行阈值处理
H_thr = 50; 
V_thr = 50;
cH(abs(cH) < H_thr) = 0;
cV(abs(cV) < V_thr) = 0;

% 逆小波变换
img_enhanced = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示图像
imshow(img_enhanced);

这段代码首先读取一张水下图像，并将其转换为灰度图像。然后进行小波变换，得到小波系数。接着，对水平和垂直方向的高频系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0。最后，将处理后的小波系数逆变换得到增强后的图像，并显示出来。

需要注意的是，这里使用的是 Haar 小波变换，您也可以根据需要选择其他小波变换。此外，阈值的选择也会影响增强效果，需要根据具体情况进行调整。

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：

% 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。