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用haar和db10小波分解重构图像,实现阈值消噪
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内容介绍
%haar和db10分解重构图像,消噪,及ddencmp默认阈值消噪 clear all load woman;%下面进行噪声的产生 init=2788605826; rand('seed',init); Xnoise=X+72*(rand(size(X)));%显示原始图像及它的含噪声的图像 figure(7) colormap(map); subplot(2,2,1); image(wcodemat(X,192)); title('原始图像'); axis square; subplot(2,2,2); image(wcodemat(Xnoise,192)); title('含噪声的图像'); axis square; %用提升小波对图像信号进行二层的小波分解 x=Xnoise; %[c,l]=wavedec2(Xnoise,2,'haar'); %a1=wrcoef2('a',c,l,'haar',1);%图像第一层重构信号 %a2=wrcoef2('a',c,l,'haar',2); %subplot(2,2,3);image(a1);colormap(map);title('a1');axis square; %subplot(2,2,4);image(a2);colormap(map);title('a2');axis square; [cc,ll]=wavedec2(Xnoise,2,'haar');%对图像2层小波分解 [thr1,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',Xnoise);%获得默认阈值 thr1=thr1-90 s=wdencmp('gbl',cc,ll,'haar',2,thr1,sorh,keepapp);%消噪 subplot(2,2,3);image(s);colormap(map);title('haar及ddencmp默认阈值消噪');axis square [ccc,lll]=wavedec2(Xnoise,2,'db10');%对图像2层小波分解 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',Xnoise);%获得默认阈值 thr=thr-90 ss=wdencmp('gbl',ccc,lll,'db10',2,thr,sorh,keepapp);%消噪 %figure(9) subplot(2,2,4);image(ss);colormap(map);title('db10及ddencmp默认阈值消噪');axis square; %image(a2);colormap(map);title('a22'); %disp('thr:');%显示相关参数 thr
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