在MATLAB中进行图像的小波变换是一个涉及多个步骤的过程。以下是一个详细的步骤指南,包括小波变换的基本概念、MATLAB中的相关函数、函数的使用方法、图像数据的准备以及小波变换的实现和结果分析。 1. 理解小波变换的基本概念 小波变换是一种数学变换,用于分析信号或其他数据。它将数据分解为不同的频率成分,并分析每个成...
10.1.2 图像的合成 43:37 10.1.3 基于MATLAB的图像合成处理 21:21 11.1.1 概述及彩色空间 42:32 11.1.2 基于MATLAB的彩色图像处理 17:01 11.2.1 图像的颜色处理 42:57 11.3.1 彩色图像的平滑及锐化处理 37:03 11.4.1 实验四24位彩色图像处理 13:43 12.1.1 小波变换的基本概念 44:31 12....
function temp = wavelet_transform(image) % 对输入图像进行一次5/3小波变换 % image: 输入的灰度图像 % LL, LH, HL, HH: 分解得到的四个子带图像 % 预处理 - 将图像转为double类型 image = double(image); % 水平方向提升小波变换 [rows, cols] = size(image); temp = zeros(size(image)); % ...
在Matlab图像处理中,小波变换对应的函数都有下面这些: 1、 dwt2二维离散小波变换 [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')%使用指定的小波基函数对矩阵X进行二维离散小波变换[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)%使用指定的低通滤波器Lo_D和高通滤波器Hi_D分解信号%cA--近似分量(低频分量);cH--水平方向细节分...
1 小波变换原理 小波分析是一个比较难的分支,用户采用小波变换,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比,小波变换是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算,实现对信号的多尺度分解与重构,从而很大程度上解决...
MATLAB图像去噪,基于小波变换(完整源码), 视频播放量 982、弹幕量 0、点赞数 12、投硬币枚数 5、收藏人数 3、转发人数 2, 视频作者 赵无眠_照无眠, 作者简介 电子信息硕士,方向:图像处理、去噪,通信和雷达系统仿真。如需源码、matlab代做,欢迎咨询Q:2167262855,相关
%第三层小波分解,,提取小波系数 ca3=appcoef2(c,s,'haar',3);%提取多层小波分解结构C和S的第3层小波交换的近似系数 chd3=detcoef2('h',c,s,3);%利用多层小波分解结构C和S来提取图像第3层的水平分量 cvd3=detcoef2('v',c,s,3);%利用多层小波分解结构C和S来提取图像第3层的垂直分量 ...
[A,map]=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); X=rgb2gray(A);%画出原始图像 subplot(2,2,1);imshow(X); title('原始图像');%产生含噪图像 x=imnoise(X ,'gaussian',0,0.003);%画出含噪图像 subplot(2,2,2);imshow(x); ...
对于图像压缩,主要有两类方法:无损的图像压缩以及有损的图像压缩,分别称为lossless image compression and lossy image compression。 对于无损的图像压缩方法,压缩的图像必须是原图像的精准的复制,这种的方法主要用于医学影像等方面,稍微一点的图像损失就会带来较大的风险(比如说错误的医学诊断)。
matlab中为图像添加噪声的函数为:imnoise,这里我们选择添加高斯以及椒盐噪声。添加高斯噪声的代码: x=imnoise(X ,'gaussian',0,0.001); 它的第一个参数是图像变量,第二个参数'gausssian'代表添加的是高斯噪声,第三个参数均值m为0,方差var为0.01的噪声。添加椒盐噪声的代码: x=imnoise(X,'salt & pepper'); 完...