matlab數(shù)字圖像處理(3)(編輯修改稿)
2025-06-03 18:10 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 小波變換分解函數(shù)、二維小波變換重構(gòu)函數(shù)和二維小波分解結(jié)構(gòu)應(yīng)用函數(shù)。 MATLAB實(shí)現(xiàn) ? 圖像在生成或傳輸過(guò)程中常常因受到各種噪聲的干擾和影響而使圖像的質(zhì)量下降，對(duì)后續(xù)的圖像處理（如分割、理解等）產(chǎn)生不利影響，因此，圖像去噪是圖像處理中一個(gè)重要環(huán)節(jié)。對(duì)圖像去噪的方法上可以分為兩類：一種是在空間域內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行去噪；一種是將圖像變換到頻域進(jìn)行去噪的處理。小波變換屬于在頻域內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行處理的一種方法，本小節(jié)主要介紹基于小波變換的圖像去噪基本原理及其在 MATLAB的實(shí)現(xiàn)方法。 ? 在圖像去噪領(lǐng)域，小波變換以其自身良好的時(shí)一頻局部化特性，開(kāi)辟了用非線性方法去噪的先河。目前，小波圖像去噪的方法大概可以分為三大類 : ? （ 1）基于小波變換模極大值原理。根據(jù)圖像和噪聲在小波變換各尺度上的不同傳播特性，剔除由噪聲產(chǎn)生的模極大值點(diǎn)，保留圖像所對(duì)應(yīng)的模極大值點(diǎn)，然后利用所余模極大值點(diǎn)重構(gòu)小波系數(shù)，進(jìn)而恢復(fù)圖像； ? （ 2）基于小波變換系數(shù)的相關(guān)性。根據(jù)圖像和噪聲小波變換后的系數(shù)相關(guān)性進(jìn)行取舍，然后直接重構(gòu)圖像； ? （ 3）基于小波閾值的去噪方法。 ? 在 MATLAB中實(shí)現(xiàn)圖像的小波去噪，首先要掌握相關(guān)的函數(shù)。在MATLAB中提供了兩個(gè)和圖像去噪相關(guān)的函數(shù)，它們的名稱如下： ? 1. 圖像去噪或壓縮函數(shù) wdencmp( ) ? 2. 獲取圖像去噪或壓縮閾值選取函數(shù) ddencmp( ) MATLAB實(shí)現(xiàn) ? 圖像壓縮是將原來(lái)較大的圖像用盡量少的字節(jié)表示和傳輸，并要求圖像有較好的質(zhì)量。通過(guò)圖像壓縮，可以減輕圖像存儲(chǔ)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，提高信息傳輸和處理速度。小波變換已廣泛應(yīng)用到圖像的各種處理環(huán)節(jié)中，本小節(jié)主要介紹基于小波變換的圖像壓縮基本原理及其在 MATLAB的實(shí)現(xiàn)方法。 ? 小波變換用于圖像壓縮的基本思想是：用二維小波變換算法對(duì)圖像進(jìn)行多分辨率分解，每次小波分解將當(dāng)前圖像分解成四塊子圖，其中一塊對(duì)應(yīng)平滑板塊，另外三塊對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)板塊。由于小波變換的減抽樣性質(zhì)，經(jīng)若干次小波分解后，平滑板塊系數(shù)和所有的細(xì)節(jié)板塊系數(shù)生成的小波圖像具有原圖像
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