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请问在小波变换图像去噪中Xnoise=X+18(rand(size(X)))中的18是代

发布时间:2019-07-25 03:10 来源:未知 编辑:admin

  其中,X表示原始图像,n表示分解层数,wname表示小波函数,c表示各层系数,l表示各层系数对应的长度

  其中cmp表示压缩,wp表示小波包,wv表示小波,X表示原始信号,thr表示阀值,sorh表示阀值类型,s表示软阀值,h表示硬阀值,keepapp=1表示保持近似系数不变

  小波变换用与图像去噪,噪声会影响图像处理的输入,采集,处理的各个环节及输出结果等全过程,因此对于图像的噪声处理是一个不可忽略的重要的问题,去噪已经成为图像处理中不可或缺的一部分

  小波分析用于图像增强,图像增强是对图像进行一定处理,使图像比原图更加清晰,视觉效果更好。

  图像的钝化可以在时域中,也可以在频域中,在时域中处理较为简单,只需要加一个平滑滤波器,使图像中每个点与其邻点做平滑处理即可,在此主要说明图像钝化在频域中的处理。图像钝化是为了突出低频信息,弱化高频信息。

  图像锐化,与图像钝化刚好相反,是为了突出高频信息,弱化低频信息,从快速变化的成分中分离出系统边界成分,以便进一步识别或者分割等操作。

  图像融合是将同一图像的两个部分或者不同图像合成一张图,以便合成之后的图形比原来更容易理解。

  对图像分解的目地在于可以更好的观察图像的细节,对图像做出更好的判断,swt2函数用于对图像进行分解,其调用格式如下:

  其中sa,sh,sv,sd分别表示近似系数,水平系数,竖直系数,对角系数,x分解图像,N分解的层数,wname表示小波基名称

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