我们可以通过观察去噪后的图像、比较峰值信噪比(PSNR)等指标来评估不同方法的性能。总结:小波变换是一种强大的图像去噪工具,通过硬阈值和软阈值处理可以有效地去除噪声。通过调整参数和应用更高级的方法,我们可以进一步优化去噪效果。在MATLAB中实现这些方法相对简单,为研究者提供了方便的工具来进行图像去噪研究。相关文章推...
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...
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。 5916 -- 1:21 App MATLAB通信系统仿真_模拟调制全集(AM\幅度调制、FM\频率调制、PM\相位调制、DSB\双边带、SSB\单边带) 542 -- 1:12 App Matlab图像处理小程序 530 -- 0:15 App MATLAB基于维纳滤波的图像去噪(针对运...
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去...
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); ...
2 小波滤波 随着小波理论的日益完善,其以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注,开辟了用非线性方法去噪的先河。具体来说,小波能够去噪主要得益于小波变换有如下特点: (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...
【图像融合】基于matlab RP、CVT、DTCWT、NSCT-SR+DWT-SR+拉普拉斯金字塔算法-SR等算法MRT图像融合【含Matlab源码 3926 847 -- 1:20 App 【癫痫检测】基于matlab小波分析EEG信号癫痫发作检测【含Matlab源码 4025期】 223 -- 0:34 App 【数字信号调制】基于matlab MSK信号调制与解调(带通滤波器 低通滤波器)【含...
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...
___去噪是小波变换成功应用的一种方法。其基本思路是,带噪信号经过预处理,然后利用小波变换将信号分解到各尺度中,在每个尺度下去除属于噪声的小波系数,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。 二层小波图像重构过程与小波变换的图像处理相反。小波变换的图像处理通过调整近似分量和细节分量系数...
(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...