小波變換圖像去噪matlab實現(xiàn)-資料下載頁
2025-06-29 00:32本頁面
【正文】 f239。)。 % 圖像的二維小波重構(gòu)subplot(223)。 % 新建窗口image(X1)。 % 顯示圖像colormap(map)。 % 設(shè)置色彩索引圖title(39。 第一次消噪后的圖像 39。)。 % 設(shè)置圖像標題axis square。 %設(shè)置顯示比例,再次對高頻小波系數(shù)進行閾值處理%mc=wthcoef2(39。h39。,nc,l,n,p,39。s39。)。mc=wthcoef2(39。v39。,nc,l,n,p,39。s39。)。%mc=wthcoef2(39。d39。,nc,l,n,p,39。s39。)。X2=waverec2(mc,l,39。coif239。)。 % 圖像的二維小波重構(gòu)subplot(224)。 % 新建窗口image(X2)。 % 顯示圖像colormap(map)。 % 設(shè)置色彩索引圖title(39。 第二次消噪后的圖像 39。)。 % 設(shè)置圖像標題axis square。 % 設(shè)置顯示比例程序運行結(jié)果：圖51 去噪前后圖像比較上圖中幾幅圖像，可見第一次去早濾除了大部分的高頻噪，但與原圖比較，依然有不少的高頻噪聲，第二次去噪在第一次的去噪基礎(chǔ)上，再次濾除高頻噪聲，去噪效果較好，但圖像的質(zhì)量比原圖稍差。六、總結(jié)隨著信息時代計算機的日益普及，人們對數(shù)字圖像的質(zhì)量要求越來越高。但是數(shù)字圖像在采集和傳輸過程中，難免會受到噪聲的污染，這不僅不符合人們的視覺效果，而且也不利于圖像的進一步處理。因此，圖像去噪具有很強的理論意義和應(yīng)用價值。圖像消噪是信號處理中的一個經(jīng)典問題，傳統(tǒng)的消噪方法多采用平均或線性方法進行，但 是其消噪效果不好，隨著小波理論的不斷完善，它以自身良好的時頻特性在圖像消噪領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注，文中將以 MATLAB 為平臺介紹以小波變換去除圖像噪聲的基本方法。 采用基于小波變換的圖像增強技術(shù)可以通過對低頻分解系數(shù)進行增強處理，對高頻分解系數(shù)進行衰減處理達到圖像增強的作用。小波閾值去噪方法是小波去噪領(lǐng)域使用較多的方法，因為其理論相對比較成熟，而且去噪效果也比較好。它是集圖像去噪和增強為一體的優(yōu)秀處理方法，被廣泛的應(yīng)用于圖像處理中，大量實踐也證明該算法優(yōu)于其他增強技術(shù)。
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