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正文內(nèi)容

小波變換算法應(yīng)用(編輯修改稿)

2025-07-25 18:28 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’)其功能:使用指定的小波基函數(shù)’wname’對(duì)圖像X進(jìn)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(xì)節(jié)分量。 (3)idwt2函數(shù)實(shí)現(xiàn)二維離散小波反變換,其語(yǔ)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(jìn)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(jìn)行多層小波分解,其語(yǔ)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(duì)圖像X進(jìn)行N層二維離散小波分解。 利用小波變換進(jìn)行圖像去噪下面以二維小波分析用于圖像去噪為例。對(duì)于二維圖像信號(hào)的去噪方法同樣適用于一維信號(hào),尤其對(duì)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(hào)用二維小波分析的去噪步驟如下:(1)二維信號(hào)的小波分解。選擇一個(gè)小波和小波分解的層次N,然后計(jì)算信號(hào)s到第N層的分解。(2)對(duì)高斯系當(dāng)選進(jìn)行閥值量化。對(duì)于從1到N的每一層,選擇一個(gè)閥值,并對(duì)這一層的高頻系數(shù)進(jìn)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(jì)算二維信號(hào)的小波重構(gòu)。值得注意的是,重點(diǎn)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(yùn)行
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