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9 小波滤波器去噪增强变换matlab案例
2019-10-12 11:37:05%% 学习目标:小波变换 小波分解和重构 load woman; %打开显示原始的图像 imshow(X,map); %X包含原始图像信息,map是调色板,这是一个索引图像 %% 对图像X数据信息进行单层分解,小波为db1 nbcol=size(map,1); ...%% 学习目标:小波变换 小波分解和重构
load woman; %打开显示原始的图像
imshow(X,map); %X包含原始图像信息,map是调色板,这是一个索引图像
%% 对图像X数据信息进行单层分解,小波为db1
nbcol=size(map,1);
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,‘db1’);
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……%% 图像编码 4种细节系数
figure
subplot(221)
imshow(cod_cA1,map)
title(‘近似细节系数’)
subplot(222)
imshow(cod_cH1,map)
title(‘水平细节系数’)
subplot(223)
imshow(cod_cV1,map)
title(‘垂直细节系数’)
subplot(224)
imshow(cod_cD1,map)
title(‘对角细节系数’)
Y=idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,‘db1’,‘nbcol’);
%% 对分解的细节系数执行单层重构,小波为db1
figure;
imshow(Y,map);
title(‘重构后的图像’)
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
%% 小波除噪实例:
load sinsin %打开原始图像
%% X中包含图像信息
init=2055615866;
randn(‘seed’,init);
x=X+18*randn(size(X)); %叠加后产生噪声图像
%% 用wdencmp函数给图像除噪 使用全局阈值参数除噪
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
%% 显示
subplot(121)
imshow(x,map)
title(‘加噪图像’)
subplot(122)
imshow(xd,map)
title(‘除噪图像’)
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
%% 小波滤波器设计 分解和重构的滤波器
wname=‘db5’; %设置小波名
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
%% 计算与给定小波名相关的四个滤波器
subplot(221);stem(Lo_D);
title(‘分解低通滤波器’);
subplot(222);stem(Hi_D);
title(‘分解高通滤波器’);
subplot(223);stem(Lo_R);
title(‘重构低通滤波器’);
subplot(224);stem(Hi_R);
title(‘重构高通滤波器’);
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
%% 小波增强
load woman;
subplot(121);
image(X);
colormap(map);
title(‘原始图像’);
[c,s]=wavedec2(X,2,‘sym4’);
%% 进行二层小波分解
len=length©; %处理分解系数,突出轮廓,弱化细节
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
nx=waverec2(c,s,‘sym4’); %分解系数重构
%% 画出增强图像
subplot(122);
image(nx);
title(‘增强图像’)
……
……
……
(省略部分代码,完整代码可以下载)
……
……
……
(完整代码及资料下载地址) 9 matlab小波滤波器、去噪、增强、变换案例.zip-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/weixin_44356700/11852100新上线了一门视频课程——二十八课时精通matlab图像技术-在线视频教程-CSDN学院 https://edu.csdn.net/course/detail/25004
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将图像读入工作区并显示它。
originalImage = imread('cameraman.tif'); figure imshow(originalImage) title('Original Image')
定义三个盒式过滤器的大小。
filterSizes = [7 7;11 11;15 15];
填充图像以适应最大的盒式过滤器的大小。每个维度的填充量等于最大过滤器大小的一半。请注意,使用复制样式填充有助于减少边界瑕疵。
maxFilterSize = max(filterSizes); padSize = (maxFilterSize - 1)/2; paddedImage = padarray(originalImage,padSize,'replicate','both');
使用积分图像函数
integralImage
计算填充图像的积分图像并显示。积分图像是从左到右、从上到下单调不变的。每个像素表示图像中当前像素顶部和左侧的所有像素强度之和。intImage = integralImage(paddedImage); figure imshow(intImage,[]) title('Integral Image Representation')
对积分图像应用三个不同大小的盒式滤波器。
integralBoxFilter
函数可用于将二维盒滤波器应用于图像的积分图像。filteredImage1 = integralBoxFilter(intImage, filterSizes(1,:)); filteredImage2 = integralBoxFilter(intImage, filterSizes(2,:)); filteredImage3 = integralBoxFilter(intImage, filterSizes(3,:));
integralBoxFilter
函数只返回在没有填充的情况下计算的过滤部分。用不同尺寸的盒形滤波器对同一个积分图像进行滤波,得到不同尺寸的输出。这类似于conv2
函数中的'valid'
选项。whos filteredImage* Name Size Bytes Class Attributes filteredImage1 264x264 557568 double filteredImage2 260x260 540800 double filteredImage3 256x256 524288 double
因为在计算积分图像之前,图像被填充以容纳最大的盒滤波器,所以没有图像内容丢失。
filteredImage1
和filteredImage2
具有可裁剪的附加填充。extraPadding1 = (maxFilterSize - filterSizes(1,:))/2; filteredImage1 = filteredImage1(1+extraPadding1(1):end-extraPadding1(1),... 1+extraPadding1(2):end-extraPadding1(2) ); extraPadding2 = (maxFilterSize - filterSizes(2,:))/2; filteredImage2 = filteredImage2(1+extraPadding2(1):end-extraPadding2(1),... 1+extraPadding2(2):end-extraPadding2(2) ); figure imshow(filteredImage1,[]) title('Image filtered with [7 7] box filter')
figure imshow(filteredImage2,[]) title('Image filtered with [11 11] box filter')
figure imshow(filteredImage3,[]) title('Image filtered with [15 15] box filter')
注:本文根据MATLAB官网内容修改而成。
以下的免费视频教程,特点是没有PPT,不掺水,直接编程环境下的实操课程:
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1、直方图(读入你自己的图片并显示; 用默认、条形图、杆状图及曲线四种方式显示直方图,并将它们绘制在同一幅figure中进行比较)
2、九种默认的滤波器并显示结果;
3、对你自己的图添加噪声水平为0.15的椒盐噪声;用大小为3X3,5X5,7X7的统计滤波(取第8顺位)对其进行去噪处理,并将它们绘制在同一幅figure中进行比较;
4、对你的图像进行傅里叶变换并直接显示;二、实验代码
(1)%% % I=imread('hei.png'); I=rgb2gray(I); %im2uint8(mat2gray(log(1+double(I)))); h=imhist(I); subplot(2,2,1),imhist(I),title('默认图'); subplot(2,2,2),plot(h),title('曲线图'); subplot(2,2,3),stem(h),title('杆状图'); subplot(2,2,4),bar(h),title('条形图');
(2)
%% %九种滤波器 I=imread('hei.png'); imshow(I),title('原图'),figure; L1=imfilter(I,fspecial('average',3)); subplot(3,3,1),imshow(L1),title('average'); L2=imfilter(I,fspecial('disk',5)); subplot(3,3,2),imshow(L2),title('disk'); L3=imfilter(I,fspecial('gaussian')); subplot(3,3,3),imshow(L3),title('gaussian'); L4=imfilter(I,fspecial('laplacian')); subplot(3,3,4),imshow(L4),title('laplacian'); L5=imfilter(I,fspecial('log')); subplot(3,3,5),imshow(L5),title('log'); L6=imfilter(I,fspecial('prewitt')); subplot(3,3,6),imshow(L6),title('prewitt'); L7=imfilter(I,fspecial('motion')); subplot(3,3,7),imshow(L7),title('motion'); L8=imfilter(I,fspecial('sobel')); subplot(3,3,8),imshow(L8),title('sobel'); L9=imfilter(I,fspecial('unsharp')); subplot(3,3,9),imshow(L9),title('unsharp');
(3)
%% % I=imread('hei.tif'); figure,imshow(I),title('原图'); %% % I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.05);%%注意中间空格,不然会错报 figure,imshow(I2),title('椒盐噪声') %% % I=imread('hei.tif'); figure; subplot(2,2,1),set(gca,'position'),imshow(I),title('原图'); K = imfilter(I2,fspecial('average',3)); subplot(2,2,2),set(gca,'position'),imshow(K),title('3*3'); L = imfilter(I2,fspecial('average',5)); subplot(2,2,3),set(gca,'position'),imshow(L),title('5*5'); M = imfilter(I2,fspecial('average',7)); subplot(2,2,4),set(gca,'position'),imshow(M),title('7*7');
(4)
%%傅里叶变换 %%A基本操作 I = imread('hei.tif'); imshow(I); title('源图像'); J1=rgb2gray(I); J2= fft2(J1); figure, imshow(J2); title('傅里叶变换'); %%频移 JSh = fftshift(J2); figure, imshow(JSh); title('傅里叶变换频移'); %%直接傅立叶反变换 Ji=ifft2(J2); figure, imshow(Ji/256); title('直接傅立叶变换'); %%幅度 JA=abs(J2); iJA=ifft2(JA); figure, imshow(JA/256); title('幅度博立叶反变换'); %%相位 JP=angle(J2); iJP=ifft2(JP); figure, imshow(abs(iJP)* 100); title('相位傅立叶反变换');
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MATLAB中有趣的演示实例
2010-01-30 19:06:34具体如下,运行的时候只要将“:”前面的代码复制到MATLAB中就可以了,随之会出现各种各样的演示实例,对初学者帮助不小哦。 ◆ 平面与立体绘图 graf2d :XY平面绘图(火柴棒) graf2d2 :XYZ立体绘图(切片) ... -
小波变换开关电流电路CAD设计
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