小波压缩的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变,且在传递中能够抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多,具体有小波压缩,小波包压缩,小波变换向量压缩等。 (2)小波分析在工程技术等方面的应用概括的包括计算机视觉、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。 (3)小波也可以用于信号的滤波...
title('第一次去噪图像'); %并且image() 显示图像有坐标;%提取小波分解中第二层的低频图像,即实现了低通滤波去噪%相当于把第一层的低频图像经过再一次的低频滤波处理 a2=wrcoef2('a',c,s,'sym4',2);%画出去噪后的图像 subplot(2,2,4); imshow(uint8(a2)); %image(a2); title('第二次去噪图像'...
MATLAB—设置FMCW雷达信号参数,使用FFT和CA-CFAR对信号进行处理,估计目标的距离和速度。 635 0 00:37 App MATLAB采用偏微分方程(PDE)图像去噪算法 1803 0 00:18 App MATLAB针对FMCW(调频连续波雷达)雷达信号,采用多普勒(Doppler)FFT方法检测目标的距离和速度 1515 0 00:27 App 基于matlab GUI界面的多算法雷达...
基于小波 图像去噪的 的 MATLAB 实现 一、 论文背景 数字图像处理(Digital Image Processing,DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代,随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展,为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础,使得 DIP 技术成为信息技术中最...
(1)低熵性。小波系数的稀疏分布,使图像变换后的熵降低。 意思是对信号(即图像)进行分解后,有更多小波基系数趋于0(噪声),而信号主要部分多集中于某些小波基,采用阈值去噪可以更好的保留原始信号。 (2)多分辨率特性。由于采用了多分辨方法,所以可以非常好地刻画信号的非平稳性,如突变和断点等(例如0-1突变是傅里...
第4章 医学图像小波去噪的MATLAB实现 4.1 小波基的确定 不同的小波基具有不同的时频特征,用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果,故小波分析在应用中便存在一个小波基或小波函数的选取和优化问题。我们在应用中要把握小波函数的特征,根据应用需要,选择合适的小波基。在小波分析应用中要考查小波函数或小波基...
在小波变换去噪中,硬阈值和软阈值处理是两种常用的方法。硬阈值处理将小波系数置为零或保留原始值,而软阈值处理则将小波系数向零收缩。这两种方法的目标都是去除噪声,但它们在处理方式和效果上有所不同。三、MATLAB实现下面是一个简单的MATLAB代码示例,演示如何使用硬阈值和软阈值处理进行图像去噪。假设我们有一个名...
基于Donoho经典小波阈值去除图像噪声基本思路,分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷,提出一种改进的阈值去噪法,该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点,还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过 Matlab仿真实验,使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后,除 噪效果比较理想...
title('第一次去噪图像'); %并且image() 显示图像有坐标;%提取小波分解中第二层的低频图像,即实现了低通滤波去噪%相当于把第一层的低频图像经过再一次的低频滤波处理 a2=wrcoef2('a',c,s,'sym4',2);%画出去噪后的图像 subplot(2,2,4); imshow(uint8(a2)); %image(a2); ...
小波去噪是小波变换较为成功的一类应用,其去噪的基本思路可用框图3-1来概括,即带噪信号经过预处理, 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。 带噪 小波 分尺度 逆小波 恢复 图像 分解 去噪 变换 图像...