基于matlab小波工具箱的數(shù)字圖像處理及小波分析-資料下載頁
2025-08-05 04:56本頁面
【正文】 和高頻信息 (c)第一次壓縮圖像 (d)第二次壓縮圖像 (e)第三次壓縮圖像 (f)第四次壓縮圖像圖42 利用二維小波“sym4“壓縮的圖像噪聲可以理解為妨礙人的視覺器官或系統(tǒng)傳感器對所接收圖像源進行理解或分析的各種因素。一般噪聲是不可預測的隨機信號，它只能用概率統(tǒng)計的方法去認識。噪聲對圖像處理十分重要，它影響圖像處理的輸入、采集、處理的各個環(huán)節(jié)以及輸出結果的全過程。若輸入伴有較大噪聲，必然影響處理全過程及輸出結果。因此一個良好的圖像處理系統(tǒng)，不論是模擬處理還是計算機處理無不把減少最前一級的噪聲作為主攻目標。去噪已成為圖像處理中極其重要的步驟。對二維圖像信號的去噪方法同樣適用于一維信號，尤其是對于幾何圖像更適合。二維模型可以表述為： ()其中，是噪聲。二維信號用二維小波分析的去噪步驟有3步：(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)對高頻系數(shù)進行閾值量化。對于從1到N的每一層，選擇一個閾值，并對這一層的高頻系數(shù)進行軟閾值量化處理。(3)二維小波的重構。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。下面給出一幅含有噪聲的圖像，利用小波分析“db2“函數(shù)對信號進行去噪處理。如圖42所示。 (a)原始圖像 (b)第一次去噪后的圖像 (c)第二次去噪后的圖像圖43 利用小波函數(shù)”db2”對圖像進行去噪從圖中可以觀察到第一次去噪已經(jīng)濾去了大部分的高頻噪聲，但對比去噪圖像與原始圖像相比可以看出，第一次去噪后的圖像中還是含有不少的高頻噪聲；第二次去噪是在第一次去噪的基礎上，再次濾去其中的高頻噪聲。五、總結通過對多分辨率分析和Mallat算法的學習以及常用小波的認識，了解到了小波分析在分析數(shù)學領域的地位以及其在數(shù)字圖像處理和信號處理等方面重要性。可以利用MATLAB中的小波函數(shù)對圖像進行壓縮、去噪、增強以及銳化等處理。更為簡單地就是利用MATLAB中小波處理工具箱，對圖像進行增強、去噪等處理。小波的應用范圍非常廣泛，而每個領域都有自己特定的處理方式。小波分析的應用是與小波分析的理論研究緊密地結合在一起的?，F(xiàn)在，它在科技信息領域取已經(jīng)得了令人矚目的成就。對性質(zhì)隨時間穩(wěn)定不變的信號，處理的理想工具仍然是傅立葉分析，但在實際應用中，絕大多數(shù)信號是非穩(wěn)定的，小波分析正是適用于非穩(wěn)定信號的處理工具。圖像處理的針對性很強，因此選擇合適的小波處理圖像是比較好的處理方法。參考文獻[1]胡昌華，張軍波，夏軍等．基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設計——小波分析．西安：西安電子科技大學出版社，2000[2]董長虹，高志，余嘯海．Matlab小波分析工具箱原理與應用．北京：國防工業(yè)出版社，2004[3]張兆禮，張春暉，梅曉丹．現(xiàn)代圖像處理技術及Matlab實現(xiàn)．北京：人民郵電出版社．2001[4]劉貴忠，邸雙亮．小波分析及其應用．西安:西安電子科技大學出版社，1992[5]奉前清，：西安電子科技大學出版社，2000[6]張德峰．詳解MATLAB數(shù)字圖像處理電子．北京：電子工業(yè)出版社，2001
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1