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在matlab中,如何使用小波法压缩图像 要求具体的编程。

发布网友 发布时间:2022-12-14 05:57

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MATLAB图像处理中的小波变换

1. dwt2: 这是一个用于执行二维离散小波变换的函数,使用起来相当直观。以下是简单的代码示例:2. wavedec2: 这个函数则用于二维多尺度分解,初学者可能会觉得有些复杂。通过编写代码和查阅资源,我们可以理解它的工作原理。例如,输出结果c包含了图像的多层低频(A(N))和高频(H(N), V(N), D(N...

matlab 图像压缩问题

通常进行小波压缩重构后的图像是与原图像相同尺寸的,除非你将其它高频系数都删去不用。压缩后的图像如果是xcomp的话,直接用size就行了吧。据我所知xcomp应该不是重构后的图像,只是去噪后的图像,还得进行重构才能得到真正重构的图像。那可能是我孤陋寡闻了,不过要评价是否被压缩了不是看图像的大小...

求一个关于matlab的基于小波变换的图像增强代码

这段代码读入一个图像,将其转换为灰度图像,进行小波变换,并提取出水平、垂直和对角小波系数。然后,对这些小波系数进行直方图均衡化增强,并将增强后的小波系数合并。最后,使用小波反变换将增强后的小波系数合成为增强后的图像,并将原始图像和增强后的图像显示在同一窗口中。注意,这只是一个基本示例,...

Matlab实现小波变换

首先,使用Haar滤波器作为基本工具,MATLAB中的小波函数提供了一种简便的执行方法。通过调用这些函数,用户可以对图像或信号进行离散小波变换,实现数据的多分辨率分析。对比函数wavefast和wavedec2的性能表现,用户可利用MATLAB的内置功能评估不同算法的效率和精确度。这种比较有助于在实际应用中选择最适合特定任...

matlab中的小波工具箱怎么用,希望能详细介绍

打开matlab软件,进入软件主界面 在软件的左下方找到start按钮,点击选择toolbox,然后选择wavelet 进入wavemenu界面,选择一维小波中的wavelet1-D并进入 5.将数据文件(.Mat格式)托到matlab软件主界面的workspace 6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal 7.选择要...

【求助】求matlab小波变换图像处理实现程序~

读入一个图像 ‘lena’ 应该是个最基础的图像了~之后分别作0阶 和 1阶 2D-DWT 的变换 改变阶数 可以做更高阶的 clear all im = imreadreal('lena.bmp'); %read image data Plot figure dwt2_step0=dwt2_haar(im, 0); %2D DWT step=0 imagesc(dwt2_step0);colormap gray;axis...

求MATLAB高手指点在中对一个图像利用sym4函数进行小波变换进行图像增 ...

x=load('xxx');对图像进行N层分解 [c,l] = wavedec2(x,N,'sym4) ;c_size = size(x);弱化不重要的分解系数,增强重要的分解系数,这里假设阈值选取为k for i=1:c_size(2)if (c(i)>k)c(i)=2*c(i); %这里假设增强两倍 else c(i)=0.5*c(i)end end 重构图像 x1=...

怎么使用matlab的wavelet直接对图形进行小波分解?

clear;clc load tire ;用小波函数db1对信号进行2尺度分解 [c,s] = wavedec2(X,2,'db1');sizex = size(X)sizec = size(c)val_s = s 提取尺度2的所有方向的高频系数 [chd2,cvd2,cdd2] = detcoef2('all',c,s,2);sizecd2 = size(chd2)提取尺度1的所有方向的高频系数 [chd1,...

谁有用MATLAB编写的关于小波变换数字图像数字边缘提取的程序?

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码,适用于Matlab7.0环境。在Matlab环境下运行此代码前,请确保已加载图像数据,具体操作如下:clear all;load wbarb;I = ind2gray(X,map);imshow(I);进行图像调整以优化显示效果:I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);figure;imshow(I1);定义图像...

MATLAB--数字图像处理 频域图像分析

1.熟悉MATLAB软件的使用。 2.掌握频域图像分析的原理及数学运算。 1.自选一幅图像,并对其分别添加一定强度的周期噪声和高斯噪声,然后分别采用高斯模板、中值滤波的时域方法以及傅里叶变换和小波变换的频率滤波方法对该含噪图像进行去噪处理,并基于PSNR值和视觉效果这两个指标来比较这四种滤波方法对两种不同噪声的去噪能...

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