小波圖像增強演算法

『壹』 圖像增強 小波變換

你的這個程序給的很少。注釋也不是很詳細。所以不是很好從代碼程序的角度來解釋程序的用意。
所以我只好從數學角度來試著解釋。可能有所不足。但也是無奈之舉。
首先先說一下啥是小波分解吧。
我默認你已經知道，並學習過傅里葉變換。
簡單用幾句話來說。
傅里葉變換是利用sin，cos這種函數，無限長周期函數為基，進行變換分解。
後來有個人逗氏找到了一個有限長的函數作為基，來進行變換，可以分解出很多個小波。這樣有很多優勢。我也就不贅述了。
知道了小波變換在干嗎之後，再說圖像增強，圖像增強從某種程度上來說，可以說成是去噪。當然這並不嚴謹。或者從某些角度來說可能不對。但我現在就認為他是去噪。
所以呢
把包含圖像信息的信號，進行小波變換，分解成多個子帶信號，接著將主要成分是雜訊的子帶信號系數置零，對主要成分是有效圖像的子帶信號謹團系數保留並增強，最後就可以得到增強的圖像。
至於如何區分主要成分是雜訊的子帶信號，還是有效圖像的子帶信號，就是依靠閾值這個東西來控制的。你甚至可以直接給個數，也可以通過某些式子進行計算。祥指橘
希望可以對你有所幫助。

『貳』 MATLAB小波分析的目錄

前言
第1章Fourier變換與MATLAB實現1
1.1Fourier級數與Fourier變換1
1.1.1三角級數2
1.1.2以2？為周期的函數的Fourier級數2
1.1.3Fourier變換3
1.1.4傅里葉變換及MATLAB實現4
1.1.5MATLAB函數實現傅里葉變換5
1.1.6連續時間信號傅里葉變換的數值計算6
1.1.7信號的Fourier分解與合成MATLAB實現8
1.2復數形式的Fourier級數及其MATLAB應用13
1.2.1基本理論13
1.2.2Fourier變換的MATLAB實現14
1.2.3MATLAB程序實例15
1.3Fourier變換的性質17
1.3.1Fourier變換的線性性17
1.3.2Fourier變換尺度特性19
1.3.3Fourier變換時移特性20
1.3.4Fourier變換頻移特性23
1.3.5Fourier變換的對稱性26
1.3.6偶函數和奇函數與Fourier變換後實部和虛部的關系27
1.3.7卷積定理28
1.4快速Fourier變換及其MATLAB應用31
1.4.1快速Fourier變換的用法31
1.4.2快速Fourier變換應用舉例32
1.5運用FFT進行簡單濾波39
1.6FFT在工程分析中的應用42
1.6.1在地傾斜數據中的應用42
1.6.2MATLAB分析地震數據中的頻率成分43
1.6.3利用FFT濾波的應用47
第2章小波分析與信號處理49
2.1小波分析的基本理論49
2.1.1連續小波變換50
2.1.2離散小波變換50
2.1.3多解析度分析及Mallat演算法51
2.1.4一維正交多解析度分析及Mallat演算法51
2.1.5緊支撐雙正交小波基的構造57
2.1.6第二代小波變換60
2.2信號分解65
2.2.1信號的連續小波分解65
2.2.2信號好世雀的離散小波分解72
2.3信號重構76
2.3.1信號小波重構76
2.3.2小波函數應用實例81
2.4信號壓縮89
2.4.1信號壓縮89
2.4.2信號壓縮實例90
2.5信號去噪91
2.5.1信號去噪91
2.5.2信號去噪實例92
2.6信號分析與檢測97
第3章小波變換在圖像處理中的應用109
3.1MATLAB的圖像處理109
3.1.1MATLAB圖像處理應用舉例109
3.1.2圖像處理基本操作110
3.1.3圖像處理的高級應用112
3.2圖像的小波分解和重構演算法115
3.2.1二維小波變換及相應的快速演算法115
3.2.2小波分解和重構MATLAB實例120
3.3小波分析在圖像去噪中的應用123
3.3.1閾值處理函數選返巧取123
3.3.2閾值的選取123
3.3.3小波分析的去噪步驟124
3.3.4小波分析去噪MATLAB實例124
3.4基於小波分析的圖像壓縮130
3.4.1圖像小波分解的特點130
3.4.2小波零樹和3個方向跨頻帶矢量的分類130
3.4.3基於小波變換的圖像局部壓縮131
3.4.4小波變換用於圖像壓縮的一般方法133
3.5基於小波分析的圖像平滑140
3.5.1小波圖像平滑的基本原理140
3.5.2MATLAB實例分析140
3.6基於小波變換的數字圖像水印研究141
3.6.1數字水印應具有的特點141
3.6.2數字水印的基本理論框架142
3.6.3數字水印技術需要解決的問題143
3.6.4一種基於小波變換的數字水印方法144
3.6.5MATLAB實例分析145
3.7小波分析與圖像增強148
3.7.1小波圖像增強的基本方友早法148
3.7.2圖像增強MATLAB實例149
3.8小波分析與圖像融合153
3.8.1小波圖像融合的基本原理154
3.8.2MATLAB實例分析154
第4章小波包分析的應用158
4.1小波包基本理論158
4.1.1小波包理論分析159
4.1.2小波包的性質159
4.1.3小波包的空間分解160
4.1.4小波包演算法161
4.2小波包函數用法161
4.3小波包在信號時頻分析中的應用181
4.3.1小波包變換分析兩個信號功率譜181
4.3.2調頻信號的小波包分析188
4.3.3正弦信號的小波包分析190
4.3.4？信號的小波包分析192
4.3.5變頻信號的小波包分析192
4.4小波包與信號去噪195
4.4.1基本原理195
4.4.2MATLAB實例分析195
4.5小波包分析用於信號壓縮200
4.5.1基本原理200
4.5.2MATLAB實例分析200
4.6小波包與圖像邊緣檢測203
4.6.1基本原理203
4.6.2MATLAB實例分析203
第5章MATLAB提升小波變換206
5.1提升小波變換的簡化實現206
5.1.1小波分解與重構的多相位表示207
5.1.2Laurent多項式的Euclidean演算法209
5.1.3改進的Laurent多項式Euclidean演算法210
5.1.4多相位矩陣的因子分解212
5.1.5小波變換提升實現的傳統演算法216
5.1.6小波變換提升實現的簡化演算法218
5.1.7提升演算法舉例219
5.1.8整數小波變換223
5.2提升演算法的MATLAB實現224
5.2.1MATLAB實現提升方案的基本步驟224
5.2.2MATLAB小波工具箱函數225
5.2.3MATLAB提升小波函數應用232
5.3提升小波變換應用實例239
5.3.1MATLAB一維提升小波變換239
5.3.2MATLAB二維提升小波變換250
第6章小波分析工程應用263
6.1小波分析263
6.1.1概述263
6.1.2傅里葉變換與小波變換的比較264
6.1.3小波分析與多解析度分析的歷史264
6.2從傅里葉變換到小波變換266
6.2.1傅里葉變換267
6.2.2短時傅里葉變換267
6.2.3小波變換268
6.3基於MATLAB的小波快速演算法設計271
6.3.1小波快速演算法設計原理與步驟271
6.3.2小波分解演算法272
6.3.3對稱小波分解演算法272
6.3.4小波重構演算法273
6.3.5對稱小波重構演算法274
6.3.6MATLAB程序設計實現274
6.4小波變換檢測故障信號與小波類型的選擇283
6.4.1故障信號檢測的理論分析283
6.4.2實驗結果與分析286
6.4.3小波類型選擇292
6.5圖像多尺度邊緣檢測演算法研究292
6.5.1多尺度邊緣檢測293
6.5.2快速多尺度邊緣檢測演算法295
6.5.3實驗結果與分析296
6.6小波變換在信號特徵檢測中的演算法研究298
6.6.1小波信號特徵檢測的理論分析298
6.6.2實驗結果與分析301
6.7基於小波的信號突變點檢測演算法研究307
6.7.1信號的突變性與小波變換307
6.7.2信號的突變點檢測原理308
6.7.3實驗結果與分析309
6.8基於小波的信號閾值去噪演算法研究313
6.8.1閾值去噪方法313
6.8.2閾值風險314
6.8.3實驗結果與分析315
6.9基於小波圖像壓縮技術的演算法研究320
6.9.1圖像的小波分解演算法320
6.9.2小波變換系數分析322
6.9.3實驗結果與分析322
6.10小波變換圖像測試分析331
6.10.1概述331
6.10.2實例說明332
6.10.3輸出結果與分析332
6.10.4源程序337
參考文獻349
……

『叄』 求一個關於matlab的基於小波變換的圖像增強代碼

以下是一個基於小波變換的 MATLAB 圖像增強代碼示例：

% 讀入原始圖像

I = imread('lena.png');

% 將圖像轉換為灰度圖像

if size(I, 3) == 3

I = rgb2gray(I);

end

% 對圖像進行小波變換

[C, S] = wavedec2(I, 2, 'db4');

% 提取小波系數

H = wrcoef2('h', C, S, 'db4', 1);

V = wrcoef2('v', C, S, 'db4', 1);

D = wrcoef2('d', C, S, 'db4', 1);

% 將水平、垂直、對角小波系數合並

W = cat(3, H, V, D);

% 對小波系數進行增強

for i = 1:3

W(:, :, i) = adapthisteq(W(:, :, i), 'NumTiles', [8 8], 'ClipLimit', 0.005);

end

% 將增強後的小波系數合並

I_enhanced = waverec2(W, S, 'db4');

% 顯示原始圖像和增強後的圖像

subplot(1, 2, 1); imshow(I); title('原始圖像');

subplot(1, 2, 2); imshow(I_enhanced); title('增強後的圖像');

這段代碼讀入一個圖像，將其轉換為灰度圖像，進行小波變換，並提取出水平、垂直和對角小波系數。然後，對這些小波系數進行直方圖均衡化增強，並將增枝指改強後的小波系數逗早合並。最後，使用小波反變換將增強後的小波系數合成為增強猛判後的圖像，並將原始圖像和增強後的圖像顯示在同一窗口中。注意，這只是一個基本示例，可以根據需要進行修改和調整。

『肆』 圖像空域增強和頻域增強的基本原理是什麼

圖像增強的目的是改善圖像的視覺效果或使圖像更適合於人或機器的分析處理。通過圖像增強可以減少圖像雜訊，提高目標與背景的對比度，亦可以強調或抑制圖像中的某些細節。例如，消除照片中的劃痕，改善光照不均勻的圖像，突出目標的邊緣等。

根據處理的空間可以將圖像增強分為空域法和頻域法，前者直接在圖像的空間域（或圖像空間）中對像素進行處理，後者在圖像的變換域（即頻域）內間接處理，然後經逆變換獲得增強圖像。空域增強可以分為點處理和區處理，頻域增強可以分為低通濾波，高通濾波，帶通濾波和同態濾波。

(4)小波圖像增強演算法擴展閱讀

常用的圖像增強處理方式包括灰度變換、直方圖修正、圖像銳化、雜訊去除、幾何畸變校正、頻域濾波和彩色增強等。由於圖像增強與感興趣的物體特性、觀察者的習慣和處理目的密切相關，盡管處理方式多種多樣，但它帶有很強的針對性。

因此，圖像增強演算法的應用也是有針對性的，並不存在一種通用的、適應各種應用場合的增強演算法。於是，為了使各種不同特定目的的圖像質量得到改善，產生了多種圖像增強演算法。這些演算法根據處理空間的不同分為基於空間域的圖像增強演算法和基於變換域的圖像增強演算法。

基於空間域的圖像增強演算法又可以分為空域的變換增強演算法、空域的濾波增強演算法以及空域的彩色增強演算法；基於變換域的圖像增強演算法可以分為頻域的平滑增強演算法、頻域的銳化增強演算法以及頻域的彩色增強演算法。

盡管各種圖像增強技術已取得了長足的發展，形成了許多成熟、經典的處理方法，但新的增強技術依然在日新月異地發展完善，不斷推陳出新，其中尤其以不引起圖像模糊的去雜訊方法（如空域的局部統計法）和新的頻域濾波器增強技術（如小波變換，K－L變換等）最為引人矚目。