小波變換課件ch4mallat算法及二維小波-免費閱讀
【正文】 fontsize39。,12)。axis square。axis square。 %這相當于把第一層的低頻圖像再一次經(jīng)過低通濾波處理 ? subplot(2,2,1)。,0,)。 特殊情況下， 。 ? plot(y)。Spectra of the Reconstructed Highfrequency Signal39。)。 % 源信號 ? %% ? figure(5)。 % 重構(gòu)低通 ? gr=g(end:1:1)。Amplitude Spectrum of Highfrequency Component39。 ? title(39。Highpass Filter(W_{0})39。 % 高通 ? h=[h,zeros(1,Nlength(h))]。,39。 % 正弦波混合 ? figure(1) ? subplot(2,1,1) ? plot(y)。clear。 ? 推導(dǎo) : 1,{}jka ? 1,{}jkd ?,{}jka 39。 (濾波器的對稱中心為 ) 1()jan? 1()jdn?邊界值重復(fù)的對稱周期延拓 ? 作對稱延拓時重復(fù)原信號的邊界值 ? 主周期內(nèi)以 n=和 n=中心 ? 延拓后的信號不存在周期性的劇烈突變 重復(fù) S(0),S(N1) (1)L=2K1,c(n)=c(n) (2)L=2K,c(n)=177。 % 采樣間隔 ? N=120。Amplitude Spectrum39。,39。Lowpass Filter(V_{0})39。 ? title(39。Amplitude Spectrum of Lowfrequency Component39。 % 2插值 ? sig1=sig1(1,[1:N])。 % 位置調(diào)整圓周右移一位 ? sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1))。 ? subplot(2,1,2) ? plot(real(sig2))。)。linewidth39。) ? title(39。)。,c,s,39。,39。,39。第一次消噪圖像 39。title(39。 。image(a2)。colormap(map)。title(39。title(39。%利用小波分解中的第一層低頻系數(shù)進行重構(gòu)，即實現(xiàn)低通濾波消噪 ? a2 = wrcoef2(39。 圖象去噪的關(guān)鍵問題是既要去除（或減弱）噪聲所對應(yīng)的 高頻成分，又要保留（或增強）邊緣所對應(yīng)的高頻成分 小波變換應(yīng)用于圖像去噪 Step1 對含噪信號進行小波分解，獲取近似序列＆細節(jié)序列 Step2 對細節(jié)系數(shù)進行處理 Step3 利用 step1中獲取的近似序列＆ step2中獲取的處理后的細節(jié)序列進行重構(gòu)，獲取去噪后的有用信號 ? clc ? clear all ? [X,map]=imread(39。,39。r39。 ? title(39。Reconstructed Lowfrequency Signal39。 % 位置調(diào)整圓周右移一位 ? gr=circshift(gr39。 % 2抽取 ? sig1=dyadup(sig1)。 % 頻譜圖 ? subplot(2,1,1) ? stem(abs(fft(sig1)))。 % 高通 (高頻分量 ) ? figure(3)。 ? subplot(2,1,1) ? stem(abs(fft(h)))。 % 低通 ? g=wfilters(39。) ? subplot(2,1,2) ? stem(abs(fft(y)))。 % 頻率 2 ? fs=2*(f1+f2)。 (濾波器的對稱中心為 0) 1()jan? 1()jdn?(2) L=2K+2, c(n)=177。g( 1 ) 2 1 ( 1 ) 2 11,2,2( ) 2 ( 2 ) 2 2 ( 2 ( 2 ) )2 ( 2 ( 2 ) ) ( )j j j jj k ssjjs s j k sssx x k h x k sh x k s h x? ? ???? ? ? ???? ? ? ? ?? ? ? ????近似序列 細節(jié)序列 1 , , 2( ) ( )j k s j k ssx g x????? ?1 , 1 , , 2, 2 , 2,2( ) , ( ) ( ) , ( )( ) , ( )( 2 )j k j k s j k sss j k s s j k sssj n n k jna f x x f x h xh f x x h aa h k???
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