用matlab写一个图像小波变换高频置零算法
时间: 2023-05-19 10:02:58 浏览: 60
可以使用以下代码实现:
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');
% 将高频系数置零
cH(:) = 0;
cV(:) = 0;
cD(:) = 0;
% 逆小波变换
img_new = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(img_new)), title('高频置零后的图像');
这段代码使用了 Matlab 自带的小波变换函数 dwt2 和 idwt2,将图像进行小波变换后,将高频系数 cH、cV 和 cD 置零,再进行逆小波变换,得到处理后的图像。
相关问题
请用MATLAB写一个基于小波变换的图像增强算法代码
好的,以下是一个基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码:
```matlab
% 读入原始图像
I = imread('image.jpg');
% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');
% 对低频分量进行对数变换
cA = log(1 + abs(cA));
% 对高频分量进行阈值处理
cH = wthresh(cH, 'hard', 0.1*max(max(abs(cH))));
cV = wthresh(cV, 'hard', 0.1*max(max(abs(cV))));
cD = wthresh(cD, 'hard', 0.1*max(max(abs(cD))));
% 重构图像
J = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 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');
```
这段代码首先使用`dwt2`函数进行小波变换,然后对低频分量进行对数变换,对高频分量进行阈值处理,最后使用`idwt2`函数进行重构。你可以根据需要对阈值以及小波类型进行调整。
请用MATLAB写一个基于小波变换图像增强算法代码
好的,以下是一个基于小波变换的图像增强算法的MATLAB代码:
```matlab
% 读入原始图像
I = imread('image.jpg');
% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');
% 对低频分量进行对数变换
cA = log(1 + abs(cA));
% 对高频分量进行阈值处理
cH = wthresh(cH, 'hard', 0.1*max(max(abs(cH))));
cV = wthresh(cV, 'hard', 0.1*max(max(abs(cV))));
cD = wthresh(cD, 'hard', 0.1*max(max(abs(cD))));
% 重构图像
J = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 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');
```
这段代码首先使用`dwt2`函数进行小波变换,然后对低频分量进行对数变换,对高频分量进行阈值处理,最后使用`idwt2`函数进行重构。你可以根据需要对阈值以及小波类型进行调整。