小波变换图像增强python

可以使用PyWavelets库来实现小波变换图像增强。以下是一个简单的Python代码示例：

import pywt
import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 将高频系数置零
coeffs = list(coeffs)
coeffs[0] *= 0
new_img = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将使用haar小波对图像进行变换，并将高频系数置零，最后使用逆变换得到增强后的图像。

相关问题

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：

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)

Python pyqt5实现小波变换图像增强，并且通过滑块控制参数调整图像增强程度，代码注释要详细

好的，以下是Python pyqt5实现小波变换图像增强的代码，同时通过滑块控制参数调整图像增强程度，注释比较详细：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QSlider
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import pywt
import numpy as np
import cv2


class WaveletEnhancement(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.title = 'Wavelet Enhancement'
        self.left = 100
        self.top = 100
        self.width = 640
        self.height = 480
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle(self.title)
        self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)

        # 创建一个标签用于显示图像
        self.label = QLabel(self)
        self.label.setGeometry(10, 10, 620, 420)

        # 创建一个滑块控件用于调节增强程度
        self.slider = QSlider(self)
        self.slider.setGeometry(10, 440, 620, 30)
        self.slider.setOrientation(1)  # 设置为竖直方向
        self.slider.setMinimum(0)  # 设置最小值为0
        self.slider.setMaximum(100)  # 设置最大值为100
        self.slider.setValue(50)  # 设置初始值为50
        self.slider.valueChanged.connect(self.enhance)

        self.show()

    def enhance(self):
        # 读取原始图像
        img = cv2.imread('lena.png', 0)

        # 进行小波变换
        coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

        # 分离出低频系数和高频系数
        LL, (LH, HL, HH) = coeffs

        # 对高频系数进行增强
        alpha = self.slider.value() / 100  # 获取滑块的值
        HH_enhanced = np.sign(HH) * np.power(np.abs(HH), alpha)

        # 重构图像
        coeffs_enhanced = LL, (LH, HL, HH_enhanced)
        img_enhanced = pywt.idwt2(coeffs_enhanced, 'haar')

        # 显示增强后的图像
        height, width = img_enhanced.shape
        bytes_per_line = width
        q_img = QImage(img_enhanced.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_Grayscale8)
        self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    win = WaveletEnhancement()
    app.exec_()

在这个代码中，我们创建了一个名为`WaveletEnhancement`的主窗口，其中包含了一个用于显示图像的标签和一个用于调节增强程度的滑块控件。在滑块控件的`valueChanged`信号中，我们调用了`enhance`方法来实现图像增强。

在`enhance`方法中，我们首先读取了原始图像，并进行了小波变换。然后，我们分离出低频系数和高频系数，并对高频系数进行增强。增强程度由滑块的值决定，我们通过`self.slider.value()`获取当前滑块的值，并将其除以100作为增强系数。最后，我们将增强后的高频系数与低频系数重构成一张图像，并在标签中显示出来。

这个代码中的`lena.png`是一张512x512的灰度图像，你可以将其替换成其他图像。另外，为了运行这个代码，你需要安装以下Python库：

- PyQt5
- pywt
- numpy
- opencv-python

如果你使用的是Anaconda，可以通过以下命令来安装这些库：

conda install pyqt pywavelets numpy opencv