基于小波变换的非线性变换增强的MATLAB程序
时间: 2023-09-03 09:09:55 浏览: 84
以下是一个基于小波变换的非线性变换增强的MATLAB程序示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 小波变换
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(img, 'haar');
% 对LL子带进行对数变换
LL_log = log(double(LL));
% 对HL子带进行伽马变换
gamma = 0.5;
HL_gamma = double(HL).^gamma;
% 小波反变换
img_enhanced = idwt2(LL_log, LH, HL_gamma, HH, 'haar');
% 显示原图和增强后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(img_enhanced));
title('Enhanced Image');
```
该程序首先读取了一张名为“lena.jpg”的图像,然后对其进行小波变换,将LL子带进行对数变换,将HL子带进行伽马变换,最后进行小波反变换得到增强后的图像。在程序中,可以通过修改对LL子带和HL子带进行的变换方式和参数,实现不同的增强效果。
相关问题
用小波变换滤除高斯白噪声MATLAB代码
可以使用以下代码来使用小波变换滤除高斯白噪声:
```
% 读入图像并添加高斯白噪声
I = imread('image.png');
I = double(I);
I = I + randn(size(I)) * 20;
% 使用小波变换滤波
[c, s] = wavedec2(I, 2, 'db1'); % 对图像进行小波分解
threshold = s(2,1) * 0.5; % 设置阈值
c(abs(c) < threshold) = 0; % 将低于阈值的系数置为 0
I2 = waverec2(c, s, 'db1'); % 将滤波后的系数重构为图像
% 显示原图像和滤波后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(uint8(I));
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(I2));
title('Filtered Image');
```
在这段代码中,`wavedec2` 函数用于对图像进行小波分解,第一个参数是图像本身,第二个参数是小波分解的层数,第三个参数是使用的小波函数的类型(这里使用的是 Daubechies 小波)。`waverec2` 函数则用于将小波分解后的系数重构为图像。
注意,小波变换是一种带阈值的非线性滤波方法,因此需要调整阈值以达到最佳的滤波效果。在这段代码中,我们使用了一种简单的方法,即将小波系数的绝对值低于一个阈值的系数置
小波变换与中值滤波去噪matlab
小波变换和中值滤波是两种常用的去噪方法,在Matlab中可以很方便地实现。
小波变换是一种多尺度分析方法,它将信号分解为不同频率范围的子信号,可以对噪声信号进行去除。在Matlab中,可以使用Wavelet Toolbox中的函数来实现小波变换去噪。首先,需要选择合适的小波基函数和分解层数。然后,利用该小波基函数对信号进行分解,通过对低频信号阈值处理或者选取高频信号进行重构,可以去除信号中的噪声。
中值滤波是一种非线性滤波方法,它将信号中的每个样本都替换为其邻域样本的中值,从而去除离群值和噪声。在Matlab中,可以使用medfilt2函数来实现二维中值滤波。首先,需要选择合适的邻域大小。然后,将待滤波的图像作为输入,使用medfilt2函数对图像进行中值滤波处理,得到去噪后的图像。
需要注意的是,小波变换和中值滤波都有其适用的场景。小波变换适用于信号有较明显频域特征的情况,对于宽谱带噪声或高斯噪声有较好的去噪效果。而中值滤波适用于信号中存在噪声点的离群值,并且不会造成图像细节的模糊。根据实际需求,可以选择合适的方法进行去噪处理。