图像小波变换matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码实现图像小波变换：

% 加载图像
img = imread('lena.png');
% 小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');
% 显示结果
subplot(2,2,1); imshow(uint8(cA)); title('Approximation');
subplot(2,2,2); imshow(uint8(cH)); title('Horizontal Detail');
subplot(2,2,3); imshow(uint8(cV)); title('Vertical Detail');
subplot(2,2,4); imshow(uint8(cD)); title('Diagonal Detail');

上述代码首先加载输入图像，并使用 `dwt2` 函数执行小波变换。这里我们使用 Haar 小波基函数，它是一种简单的小波基函数，非常适合初学者学习。`dwt2` 函数将图像分解为四个子带（近似系数，水平细节系数，垂直细节系数和对角线细节系数）。最后，我们将四个子带图像显示在一个 2x2 的图像网格中。

相关问题

图像小波变换MATLAB

图像小波变换MATLAB是一个用于图像多分辨率分析的实用例子。它通过使用小波变换来实现图像的分解与重构。在MATLAB中，可以使用waverec2函数进行二维信号的多层小波重构。这个函数可以通过多层二维小波分解的结果C和S来重构原始信号X，其中'wname'是所使用的小波基函数的名称。另外，也可以使用重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R来重构原信号X。在处理图像时，MATLAB默认将图像数据存储为双精度类型(double)，但也支持无符号整型(uint8)。需要注意函数所要求的参数类型，并在需要时进行值域的转换。更多关于MATLAB中小波变换的详细信息可以参考MATLAB官方文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像小波变换MatLab源代码](https://download.csdn.net/download/china_o3/13068767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [图像小波变换的matlab实现](https://blog.csdn.net/charlene_bo/article/details/70229801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [matlab小波变换，图像处理](https://blog.csdn.net/weixin_44491551/article/details/119618914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

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。