基于小波变换的非线性变换增强的MATLAB程序

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：

% 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