选用coif2小波基对图像进行去噪后,噪声得到一定的抑制,图像的细节保持的也很好。选用coif5小波基对图像去噪后,图像细节明显消损,对读图有所影响。选用db2小波基对图像去噪后图像的噪声虽然得到抑制但细节变得模糊,很难辨别。选用db6小波基对图像进行去噪后,图像失真比较明显。综上所述,coif2小波基去噪效果很好,所以本...
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'...
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...
(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信号分开,得到原始信号的最佳恢复。从信号学的角来看,小波...
title('含噪声图像');%下面进行图像的去噪处理%用小波函数sym4对x进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2(x,2,'sym4');%提取小波分解中第一层的低频图像,即实现了低通滤波去噪 a1=wrcoef2('a',c,s,'sym4'); % a1为double型数据;%画出去噪后的图像 ...
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...
基于小波变换的多种去噪方法在matlab上的实现/小波去噪/基于小波变换的多种去噪方法在matlab上的实现/小波去噪/BaseOnLevent/基于小波变换的多种去噪方法在matlab上的实现/小波去噪/BaseOnWaveLab/基于小波变换的多种去噪方法在matlab上的实现/小波去噪/BaseOnLevent/BayesShrink.m基于小波变换的多种去噪方法在matlab上的...
小波变换的图像处理通过调整近似分量和细节分量系数,使得重构图像满足特定条件,从而实现图像处理。 常用的图像去噪方法是小波阈值去噪法。该方法实现简单而效果较好,其思想是对小波分解后的各层稀疏模大于和小于某阈值的系数分别进行处理,然后利用处理后的小波系数重构出去噪后的图像。阈值函数是阈值去噪中的关键因素,常用...
其二层小波图像重构过程正好与此相反如图4-2所示,基于小波变换的图像处理,是通过对图像分解过程中所产生的近似分量与细节分量系数的调整,使重构图像满足特定条件,而实现图像处理。 三、程序实现图像消噪 常用的图像去噪方法是小波阈值去噪法,它是一种实现简单而效果较好的去噪方法,阈值去噪方法的思想很简单,就是对小波...
根据研究表明,当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB时,图像分割的误检率就高于0.5%,而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后,尽可能地去除图像噪声,我们在从图像中获取信息时就更容易,有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外,在其他图像处理...