小波变换对图像进行处理得到不同方向的子图像是什么意思 小波变换图像去躁的原理

什么是小波图像处理技术？ 波分析是目前国际上最新的时频分析工具，在信号处理方面有着广泛地应用，本文着重讨论基于小波变换的图像处理技术。基于小波变换的图像去噪是图像去噪的主要方法之一。。小波变换在图像处理中的应用是什么呢？ 所以，如果忽略数据经过小波变换后生成的不重要系数，就可以使用很少的空间完成对原数据的近似小波变换图像处理 for j=1：256 if(X2(i，j)>；120) X2(i，j)=X2(i，j)*2；else X2(i，j)=X2(i，j)*0.5；end end end [c1，l1]=wavedec2(X1，3，'sym4')；[c2，l2]=wavedec2(X2，3，'sym4')；对图像进行融合% c。小波变换对图像进行处理得到不同方向的子图像是什么意思 对于通常的二维DWT（可分离小波，绝大多数二维DWT都是可分离的小波变换方式），使用的是一维DWT然后用张量积（不可分小波不使用张量积）的方式计算，既然是根据一维DWT而来。小波变换的阈值函数图像去噪原理？ 一般情况下，这个阈值函数的选取与噪声的方差是紧密相关的。通常情况下，现在论文中的噪声都是选用高斯白噪声。被噪声污染的信号=干净的信号+噪声，由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的，因此噪声经过小波变换，在小波阈仍然表现为很强的随机性，通常仍认为是高斯白噪的。那么就得到这样一个结论：在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小。刚刚已经说了，噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。如果在小波域，噪声的小波系数对应的方差为sigma，那么根据高斯分布的特性，绝大部分(99.99%)噪声系数都位于[-3*sigma，3*sigma]区间内。因此，只要将区间[-3*sigma，3*sigma]内的系数置零(这就是常用的硬阈值函数的作用)，就能最大程度抑制噪声的，同时只是稍微损伤有效信号。将经过阈值处理后的小波系数重构，就可以得到去噪后的信号。常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3*sigma的小波系数全部切除，大于3*sigma全部保留，势必会在小波域产生突变，导致去噪后结果产生局部的抖动，类似于傅立叶变换中。小波变换对图像进行处理得到不同方向的子图像是什么意思 对于通常百的二维DWT（可分离小波，绝大多数二维DWT都是可分离的小波变换方式），使用的是一维DWT然后用张量积（不可分小波不使用张量积）的方式计算，既然是根据一维DWT而来，所以就是对度二维数据在行或列上做一维DWT，然后按照一定的法则取出变换后的行或列上的小波系数（45度方向因为在垂直和水平知方向是对等的所以也很容易得到）。既然知道基本原理，那么水平方向的子图将突出图像中水平方向的信息（相当于列向上做DWT，得到行向水平方向的变化信息），减弱或消除垂直方向的信息。垂直方向的子图将突出图像中垂直方向的信息，弱化水平方向的信息。45度方向将加强道图像中斜向的信息。这三个方向子图的叠加就是DWT的细节信息，将会反应所有方向的高频信息。通常研究中是希望不要这种反应所有方向的高频信息的，因内为混到一起反而使某些方向的信息不宜提取，所以才搞成三个方向的，有些复小波变换甚至搞到6个方向，这都是为了易于提取信息而搞的方法罢了。在有些行当里这玩意容儿的意图相当于方向滤波，就是为了突出某些方向上的信息而研究出来的。

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