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去噪、信号的时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
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基于维纳滤波的图像去噪(针对运动模糊并且存在噪声的图像进行处理) 766 -- 0:42 App MATLAB基于MIMO的天线选择(Antenna selection)算法,包括穷举法、欧几里得范数、一种快速选择算法(对应论文复现,非常适合学习研究) 1226 -- 11:26 App 遗传算法:从理解到应用(MATLAB代码实现 ) 4767 2 17:35 App BP神经网...
小波变换可对信号去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以小波域比时域更利于去噪。 (4)基函数选择灵活。小波变换可灵活选择基函数,也可根据信号特点和去噪要求选择多带小波和小波包等(小波包对高频信号再次分解,可提高时频分辨率),对不同场合,选择不同小波基函数。 根据基于小波系数处理方式的不同,常见去噪方法可分...
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...
(3)研究小波分解层数、小波基的选择对图像去噪结果的影响。(4)用MATLAB编程实现基于小波变换的图像去噪,并计算处理后图像的SNR和MSE。 关键词:图像去噪;小波变换;小波基;分解层数 小波阈值去噪的原理 从数学角度看小波去噪问题的实质是寻找最佳映射,即寻找从实际信号空间到小波函数空间的最佳映射,从而将原始信号和噪声...
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); ...
小波变换具有时域局部化特性、多分辨率特性、解相关特性、选基灵活性等特性,这些特性使它成为信号去噪的强有力工具。本文主要介绍了传统的图像去噪方法和基于小波变换的图像去噪方法及其MATLAB实现,概括为以下几部分内容:1、 介绍了几种传统的图像去噪方法,并用MATLAB实现通过比较说明各自所具有的优缺点,并计算峰值信噪比...
小波变换-软硬阈值半软阈值图像去噪matlab程序 % %软阈值硬阈值半软阈值巴特沃斯滤波 clc close all clear all map=gray(256); x=imread(''); x=rgb2gray(x); > subplot(2,3,1); image(x); colormap(map); title('原始图片'); axis square;...