小波變換算法應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-07-25 18:28 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’)其功能：使用指定的小波基函數(shù)’wname’對圖像X進行二維離散小波變換，cA,cH,cV,cD分別為圖像分解的近似分量、水平分量、垂直分量和細節(jié)分量。 （3）idwt2函數(shù)實現(xiàn)二維離散小波反變換，其語法格式：X=idwt2[cA,cH,cV,cD,’wname’]其功能是：利用小波分解得到的cA,cH,cV,cD分量進行二維離散小波反變換得到原始圖像，wname函數(shù)指定二維小波反變換采用的小波基函數(shù)。 （4）wavedec2函數(shù)用于二維圖像進行多層小波分解，其語法格式[C,S]=wavedec(X,N,’wname’) 其功能：使用指定的小波基函數(shù)wname。對圖像X進行N層二維離散小波分解。 利用小波變換進行圖像去噪下面以二維小波分析用于圖像去噪為例。對于二維圖像信號的去噪方法同樣適用于一維信號，尤其對于幾何圖像更適合。二維模型可以表示為 其中e是標(biāo)準(zhǔn)偏差不變的高斯白噪聲（幅度分布服從高斯分布，功率譜密度又是均勻分布的噪聲）。二維信號用二維小波分析的去噪步驟如下：（1）二維信號的小波分解。選擇一個小波和小波分解的層次N，然后計算信號s到第N層的分解。（2）對高斯系當(dāng)選進行閥值量化。對于從1到N的每一層，選擇一個閥值，并對這一層的高頻系數(shù)進行軟閥值量化處理。（3）二維小波重構(gòu)。根據(jù)小波分解的第N層的低頻系數(shù)和經(jīng)過修改的從第一層到第N層的各層高頻系數(shù)計算二維信號的小波重構(gòu)。值得注意的是，重點是如何選取閥值和閥值的量化。在MATLAB中的去噪函數(shù)有ddendmp和wdencmp等。MATLAB運行
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