最新matlab圖像去噪算法設(shè)計(jì)精-閱讀頁(yè)
2025-07-15 03:11本頁(yè)面
【正文】 n39。subplot(2,3,4)。title(39。)。subplot(2,3,5)。title(39。)。參數(shù)“type”等于a表示重構(gòu)近似系數(shù)；等于h表示重構(gòu)水平細(xì)節(jié)系數(shù)；等于v表示重構(gòu)垂直細(xì)節(jié)系數(shù)，等于d表示重構(gòu)對(duì)角細(xì)節(jié)系數(shù)。輸入?yún)?shù)中，［treed,datad］為xd的最佳小波包分解結(jié)構(gòu)；perfl2和perf0表示L^2復(fù)原和壓縮百分?jǐn)?shù)；perf12=100*(xd的小波包系數(shù)向量范數(shù)/X的小波包系數(shù)向量范數(shù)) ^2。實(shí)驗(yàn)五：利用wrcoef2函數(shù)進(jìn)行圖像去噪 其程序代碼如下：I=imread(39。)。gaussian39。[c,l]=wavedec2(J,2,39。)。a39。sym439。J2= wrcoef2(39。,c,l,39。,2)。imshow(I)。原始圖像39。subplot(2,2,2)。title(39。)。imshow(J1,[])。第一次去噪圖像39。subplot(2,2,4)。title(39。)。C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\39。I=im2double(I)。imshow(I)。原始圖像39。J=imnoise(I,39。,0,)。imshow(J)。含噪圖像39。thr=。s39。shannon39。J1=wpdencmp(J,sorh,3,39。,crit,thr,keepapp)。imshow(J1)。全局閾值去噪圖像39。J2=medfilt2(J1)。imshow(J2)。第二次去噪圖像39。PS:在MATLAB圖像處理工具箱中，提供了medfilt2函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)中值濾波。B = medfilt2(A,[m n]) 用指定大小為mn的窗口對(duì)圖像A進(jìn)行中值濾波。第二步：信號(hào)重構(gòu)X=waverec[C，L，‘wname ’]1）小波分解結(jié)構(gòu)的低頻重構(gòu)函數(shù)：A3=wrcoef(39。,C,L,39。,N)2）小波分解結(jié)構(gòu)的高頻重構(gòu)函數(shù)：D=wrcoef(39。,C,L,39。,3)。plot(A3)。A339。subplot(4,1,2)。title( 39。)。plot(D2)。D239。subplot(4,1,4)。title( 39。)。plot(LL )figure(2)。1909年哈爾發(fā)現(xiàn)了小波，并被命名為哈爾小波。法國(guó)的科學(xué)家Meyer于1986年創(chuàng)造性地構(gòu)造出具有一定衰減性的光滑函數(shù)，他構(gòu)造了L2(R)空間的規(guī)范正交基，使小波得到真正的發(fā)展。利用小波變換對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮的理論過(guò)程主要分為以下幾兩個(gè)步驟:①利用二維離散小波變換對(duì)圖像分解為低頻分量即高頻細(xì)節(jié)分量。例如,對(duì)于低頻分量采用快速余弦變換,熵編碼方法進(jìn)行壓縮。3 圖像壓縮方法在實(shí)際應(yīng)用中,首先需要從圖像文件中讀取圖像數(shù)據(jù)。例如,則可由下述語(yǔ)句讀取:X =imread(39。)。MATLAB直接從圖像文件中讀取的圖像為RGB圖像。這個(gè)三維數(shù)組有三個(gè)面,依次對(duì)應(yīng)于紅(Red)、綠(Green)、藍(lán)(Blue)三種顏色,而面中的數(shù)據(jù)則分別是這三種顏色的強(qiáng)度值,面中的元素對(duì)應(yīng)于圖像中的像素點(diǎn)。對(duì)于每個(gè)像素,圖像矩陣X包含一個(gè)值,這個(gè)值就是顏色圖數(shù)組map中的索引。然后可根據(jù)情況采用不同的小波函數(shù),進(jìn)行索引圖像的分解壓縮。[c,l]=wavedec2(X,2,′db1′)。高分辨率(即高頻細(xì)節(jié))子圖像上大部分點(diǎn)的數(shù)值接近于0,越是高頻這種現(xiàn)象越明顯。多層小波分解的所有成分系數(shù)均保存在向量c中,低頻近似與高頻細(xì)節(jié)的系數(shù)需從向量c中提取。我們這種方法是對(duì)低頻和高頻部分進(jìn)行處理,因而提取低頻和高頻近似系數(shù)。db139。cH1=detcoef2(39。,c,l,1)。d39。cV1=detcoef2(39。,c,l,1)。這樣就可以重構(gòu)低頻和高頻近似系數(shù)。a39。db139。H1=wrcoef2(39。,c,l,39。,1)。d39。db139。V1=wrcoef2(39。,c,l,39。,1)。V1 D1]。MATLAB中用wcodemat()函數(shù)來(lái)完成這一過(guò)程。mat39。ca1=*ca1
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