小波变换的图像增强matlab代码
时间: 2023-07-22 15:09:19 浏览: 47
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。
相关问题
小波变换图像增强matlab
小波变换在图像增强中有着广泛的应用,Matlab提供了丰富的小波变换函数,可以方便地实现图像增强。以下是一个简单的小波变换图像增强的Matlab代码示例:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.jpg');
% 进行小波变换
[ca, ch, cv, cd] = dwt2(double(img), 'db4');
% 对小波系数进行阈值处理
thr = 30;
ch = wthresh(ch, 'h', thr);
cv = wthresh(cv, 'h', thr);
cd = wthresh(cd, 'h', thr);
% 重构图像
img_enhanced = uint8(idwt2(ca, ch, cv, cd, 'db4'));
% 显示原始图像和增强后的图像
figure;
subplot(121); imshow(img); title('Original image');
subplot(122); imshow(img_enhanced); title('Enhanced image');
```
在这个代码中,我们首先读入了一张图像,并使用`dwt2`函数对其进行二维小波变换。然后,我们对小波系数进行了阈值处理,将系数值低于阈值的部分置为0。最后,我们使用`idwt2`函数进行逆小波变换,得到增强后的图像。最后,我们将原始图像和增强后的图像在同一窗口中显示出来,以便比较。
需要注意的是,小波变换在图像增强中的具体应用方法和参数设置可能因具体问题而异,需要根据实际情况进行调整。
MATLAB基于小波变换图像增强算法代码
以下是基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码:
```matlab
% 读入图像
I = imread('lena.jpg');
% 小波变换,使用db4小波基函数,分解层数为5
[C, S] = wavedec2(I, 5, 'db4');
% 对每个频带的系数进行增强处理
for i = 1:length(C)
C(i) = enhance(C(i));
end
% 逆小波变换,得到增强后的图像
J = waverec2(C, S, 'db4');
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(J), title('Enhanced Image');
% 增强函数,可以根据具体需求修改
function x = enhance(x)
% 直方图均衡化
x = histeq(x);
end
```
在上述代码中,使用了MATLAB中的`wavedec2`函数进行小波变换,使用了`waverec2`函数进行逆小波变换。增强函数中使用了`histeq`函数进行直方图均衡化。可以根据具体需求修改增强函数来实现不同的增强效果。