小波變換課件ch4mallat算法及二維小波-閱讀頁(yè)
2025-06-02 23:53本頁(yè)面
【正文】 ????輸出序列是 2N2的周期序列，且在一個(gè)周期內(nèi)有兩個(gè)對(duì)稱中心，只需保留 [0,N1]的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行下采樣得到 N/2點(diǎn)的序列 和 并采用同樣的延拓方式實(shí)現(xiàn)重構(gòu)。 c(1n) ( 1 ) ( )x n x n? ? ?( 1 ) ( )x N n x N n? ? ? ?( ) ( )x n x n? ? ?( ) ( )x N n x N n? ? ? ?輸出序列是 2N 的周期序列，且在一個(gè)周期內(nèi)有兩個(gè)對(duì)稱中心，只需保留 [0,N1]的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行下采樣得到 N/2點(diǎn)的序列 和 并采用同樣的延拓方式實(shí)現(xiàn)重構(gòu)。clear。 % 頻率 1 ? f2=100。 % 采樣頻率 ? Ts=1/fs。 % 采樣點(diǎn)數(shù) ? n=1:N。 % 正弦波混合 ? figure(1) ? subplot(2,1,1) ? plot(y)。Signal39。 ? title(39。) ? %% ? h=wfilters(39。,39。)。db3039。h39。 % 高通 ? h=[h,zeros(1,Nlength(h))]。 % 補(bǔ)零（圓周卷積，且增大分辨率變于觀察） ? figure(2)。%stem函數(shù)用于繪制火柴梗圖 ? title(39。) ? subplot(2,1,2) ? stem(abs(fft(g)))。Highpass Filter(W_{0})39。 % 低通 (低頻分量 ) ? sig2=ifft(fft(y).*fft(g))。 % 信號(hào)圖 ? subplot(2,1,1) ? plot(real(sig1))。Lowfrequency Component39。 ? title(39。) ? figure(4)。 ? title(39。) ? subplot(2,1,2) ? stem(abs(fft(sig2)))。Amplitude Spectrum of Highfrequency Component39。 % 2抽取 ? sig2=dyaddown(sig2)。 % 2插值 ? sig2=dyadup(sig2)。 % 去掉最后一個(gè)零 ? sig2=sig2(1,[1:N])。 % 重構(gòu)低通 ? gr=g(end:1:1)。,1)39。,1)39。 % 低頻 ? sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2))。 % 源信號(hào) ? %% ? figure(5)。 ? title(39。)。 ? title(39。)。 ? subplot(2,1,1) ? stem(abs(fft(sig1)))。Spectra of the Reconstructed Lowfrequency Signal39。 ? subplot(2,1,2) ? stem(abs(fft(sig2)))。Spectra of the Reconstructed Highfrequency Signal39。 ? figure(7) ? plot(real(sig),39。,39。,2)。 ? plot(y)。Reconstructed Signal39。Original Signal39。Comparisons between Original Signal and Reconstructed Signal39。 特殊情況下， 。 ? 噪聲的數(shù)學(xué)模型：加性噪聲和乘性噪聲 ()nt()nnP ???( ) ( ) ( )x t s t n t?? ( ) ( ) ( )x t n t s t?圖象去噪問(wèn)題的特殊性 ? 最佳線性濾波理論是在平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的前提下推導(dǎo)的，而實(shí)際的自然圖象往往偏離這一假設(shè)甚遠(yuǎn) ? Wiener濾波器的最優(yōu)化準(zhǔn)則是 MSE，而人類視覺(jué)系統(tǒng) (Humman Visual System,HVS)對(duì)圖象質(zhì)量的評(píng)價(jià)并不與 MSE準(zhǔn)則相一致，特別是對(duì)于圖象邊緣的保真度非常敏感。39。 ? X0=imnoise(X,39。,0,)。%二維小波分解 ? a1 = wrcoef2(‘a(chǎn)’,c,s,‘db1’,1)。a39。db139。 %這相當(dāng)于把第一層的低頻圖像再一次經(jīng)過(guò)低通濾波處理 ? subplot(2,2,1)。colormap(map)。原始圖象39。fontsize39。axis square。imshow(X0)。加高斯噪聲后的圖像39。fontsize39。axis square。image(a1)。title(39。,39。,12)。 ? subplot(2,2,4)。colormap(map)。第二次消噪圖像 39。fontsize39。axis sq
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