用matlab代码进行小波变换的全息图像重建

使用Matlab代码进行小波变换的全息图像重建，可以使用小波变换（wavelet transform）函数来实现，比如使用函数wavedec2和waverec2，它们分别用于小波分解和重建。在重建全息图像时，可以调整小波分解系数来改变图像的外观，从而达到重建效果。

相关问题

加噪图像进行小波变换matlab代码

以下是在 Matlab 中进行小波变换并添加噪声的示例代码：

% 读取原始图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度
img_gray = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');

% 生成高斯噪声
noise = randn(size(img_gray)).*30;
% 添加噪声
img_noisy = double(img_gray) + noise;
% 显示带噪声的图像
subplot(2,2,2);
imshow(uint8(img_noisy));
title('Noisy Image');

% 进行小波变换
[c,s] = wavedec2(img_noisy, 2, 'db4');
% 设置阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','heursure',c,s,2);
% 对小波系数进行软阈值处理
sorh = 's';
[c_denoised,~] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh);
% 重新构建图像
img_denoised = uint8(waverec2(c_denoised,s,'db4'));
% 显示去噪后的图像
subplot(2,2,3);
imshow(img_denoised);
title('Denoised Image');

% 计算峰值信噪比
psnr_val = psnr(img_gray, img_denoised);
% 显示峰值信噪比
subplot(2,2,4);
text(0.1,0.5,sprintf('PSNR = %.2f dB', psnr_val), 'FontSize', 12);
axis off;

该代码中，首先读取原始图像，将其转换为灰度图像，并显示原始图像。然后生成高斯噪声，将其添加到图像中，显示带噪声的图像。接下来，使用 `wavedec2` 函数进行二维小波变换，并使用 `wthrmngr` 函数根据 Hurst估计法确定阈值。然后使用 `wdencmp` 函数对小波系数进行软阈值处理，重建去噪后的图像，并显示去噪后的图像。最后，计算峰值信噪比，并将其显示在图像下方。

需要注意的是，上述代码中使用的小波基函数是 db4，可以根据需要更改为其他小波基函数。噪声的强度也可以根据需要进行调整。

小波变换的图像融合MATLAB代码

以下是一个基于小波变换的图像融合的MATLAB代码示例：

% 读取两幅待融合的图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 将两幅图像分别进行小波变换
[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(img1, 'haar');
[cA2, cH2, cV2, cD2] = dwt2(img2, 'haar');

% 对低频部分进行加权平均
cA3 = (cA1 + cA2) / 2;

% 对高频部分进行基于能量的融合
alpha = 0.5; % 调节参数
cH3 = sqrt(alpha) * cH1 + sqrt(1 - alpha) * cH2;
cV3 = sqrt(alpha) * cV1 + sqrt(1 - alpha) * cV2;
cD3 = sqrt(alpha) * cD1 + sqrt(1 - alpha) * cD2;

% 将融合后的小波系数进行反变换
img3 = idwt2(cA3, cH3, cV3, cD3, 'haar');

% 显示融合后的图像
imshow(uint8(img3));

该代码首先读取了两幅待融合的图像，然后对它们分别进行小波变换，得到了它们的小波系数。接着，对两幅图像的低频部分进行加权平均，对高频部分进行基于能量的融合，得到了融合后的小波系数。最后，将融合后的小波系数进行反变换，得到了融合后的图像，并将其显示出来。