MATLAB程序如下: snr=5; % 噪声方差 [x, xn] = wnoise(‘blocks’,11,snr); k=0:length(x)-1; subplot(311);plot(k,x); title(‘原信号’); subplot(312);plot(k,xn); title(‘含噪信号’); lev=5;wn=’db1′; % 利用soft SURE阈值规则去噪 xd1= wden(xn, ‘heursure’, ‘s’, ‘...
这段代码首先读取了一张含噪声的图像,然后进行了小波变换,并对小波系数进行了阈值处理以去除噪声。最后,通过小波逆变换重构了去噪后的图像,并将其显示出来和保存下来。你可以根据需要调整小波基、分解层数和阈值计算方法来优化去噪效果。
小波变换是一种数学变换方法,它将信号分解成多个不同频率的子信号。小波变换的主要思想是在不同的时间尺度和频率范围内对信号进行分析,通过多尺度分析提取信号的局部特征,从而实现信号的压缩、降噪和特征提取等操作。 小波变换的核心思想是使用小波函数对信号进行分解和重构。小波函数是一组具有局部化特性的函数,它们在...
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'...
小波去噪matlab代码 以下是一段使用小波去噪的 Matlab 示例代码: % 载入待处理的信号,这里将代表信号命名为 S load signal.mat % 将信号做小波变换,将小波变换结果保存在 A 中 [C,L] = wavedec(S,4,'db4'); A = wrcoef('a',C,L,'db4',4); % 计算小波图形的阈值,使用一个固定值或自适应阈值 ...
内容提示: 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...
小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的小波系数去除,保留原始信号的小波分解系数,然后对处理后的系数进行小波重构,得到纯净信号。
随着对小波理论研究的深入,其应用也日趋广泛,利用小波变换进行图像去噪成为研究热点。目前,小波图像去噪 基本方法有:①利用小波变换模极大值方法进行图像去噪;②利用小波变换尺度相关性方法进行图像去 噪;③利用小波阈值去噪法进行图像去噪。上述3种基 本方法中,小波阈值去噪法相对于小波模极大值法与小波变换尺度相关性...
MATLAB中的小波变换 在MATLAB中,可以使用Wavelet Toolbox中的wavedec函数进行小波分解,使用wrcoef函数进行重构。具体步骤如下: 1.导入待处理的信号数据。 2.选择适当的小波基函数和分解层数。 3.使用wavedec函数对信号进行小波分解,得到分解系数。 4.根据阈值方法对分解系数进行去噪处理。 5.使用wrcoef函数对去噪后的分...