小波變換圖像去噪matlab實現(xiàn)(參考版)
2025-07-02 00:32本頁面
【正文】 。小波閾值去噪方法是小波去噪領域使用較多的方法，因為其理論相對比較成熟，而且去噪效果也比較好。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域受到越來越多的關注，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。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。 % 設置顯示比例程序運行結果：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。)。 % 設置色彩索引圖title(39。 % 新建窗口image(X2)。)。X2=waverec2(mc,l,39。s39。d39。)。,nc,l,n,p,39。mc=wthcoef2(39。s39。h39。 % 設置圖像標題axis square。 第一次消噪后的圖像 39。 % 顯示圖像colormap(map)。 % 圖像的二維小波重構subplot(223)。coif239。)。,c,l,n,p,39。%nc=wthcoef2(39。s39。h39。 % 設置尺度向量p=[,]。)。 %用小波函數(shù)coif2對圖像XX進行2層[c,l]=wavedec2(XX,2,39。)。 % 設置色彩索引圖title(39。 % 新建窗口image(XX)。 % 隨機值XX=X+8*randn(size(X))。seed39。 % 設置顯示比例, 生成含噪圖像并圖示init=2055615866。)。 % 設置色彩索引圖title(39。 % 新建窗口image(X)。 % 清理工作空間load wbarb。下面就通過具體實例來說明利用小波分析進行圖像去噪的問題。2）對高頻系數(shù)進行閾值量化，對于從一到N的每一層，選擇一個閾值，并對這一層的高
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