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  • 2019-06-04 10:40
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数字图像处理 小波处理 ,去噪音,比基于傅里叶变换的去噪方法好。 含噪信号经过预处理,然后利用小波变换把信号分解到各尺度中,在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉,保留并增强属于信号的小波系数,最后再经过小波逆变换恢复检测信号。
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内容介绍
X=imread('lena.jpg'); %a=X(:,:,1); %b=X(:,:,2); %c=X(:,:,3); %X=rgb2gray(X); subplot(141); imshow(X); title('原始图像'); % 生成含噪图像并图示 init=2055615866; randn('seed',init); X=double(X); % 添加随机噪声 XX=X+8*randn(size(X)); subplot(142); imshow(uint8(XX)); title(' 含噪图像 '); %用小波函数coif2对图像XX进行2层 % 分解 [c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 设置尺度向量 n=[1,2]; % 设置阈值向量 , 对高频小波系数进行阈值处理 p=[10.28,24.08]; nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s'); % 图像的二维小波重构 X1=waverec2(nc,l,'coif2'); subplot(143); imshow(uint8(X1)); %colormap(map); title(' 第一次消噪后的图像 '); %再次对高频小波系数进行阈值处理 mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s'); % 图像的二维小波重构 X2=waverec2(mc,l,'coif2'); subplot(144); imshow(uint8(X2)); title(' 第二次消噪后的图像 ');
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