小波图像增强算法

‘壹’ 图像增强 小波变换

你的这个程序给的很少。注释也不是很详细。所以不是很好从代码程序的角度来解释程序的用意。
所以我只好从数学角度来试着解释。可能有所不足。但也是无奈之举。
首先先说一下啥是小波分解吧。
我默认你已经知道，并学习过傅里叶变换。
简单用几句话来说。
傅里叶变换是利用sin，cos这种函数，无限长周期函数为基，进行变换分解。
后来有个人逗氏找到了一个有限长的函数作为基，来进行变换，可以分解出很多个小波。这样有很多优势。我也就不赘述了。
知道了小波变换在干吗之后，再说图像增强，图像增强从某种程度上来说，可以说成是去噪。当然这并不严谨。或者从某些角度来说可能不对。但我现在就认为他是去噪。
所以呢
把包含图像信息的信号，进行小波变换，分解成多个子带信号，接着将主要成分是噪声的子带信号系数置零，对主要成分是有效图像的子带信号谨团系数保留并增强，最后就可以得到增强的图像。
至于如何区分主要成分是噪声的子带信号，还是有效图像的子带信号，就是依靠阈值这个东西来控制的。你甚至可以直接给个数，也可以通过某些式子进行计算。祥指橘
希望可以对你有所帮助。

‘贰’ MATLAB小波分析的目录

前言
第1章Fourier变换与MATLAB实现1
1.1Fourier级数与Fourier变换1
1.1.1三角级数2
1.1.2以2？为周期的函数的Fourier级数2
1.1.3Fourier变换3
1.1.4傅里叶变换及MATLAB实现4
1.1.5MATLAB函数实现傅里叶变换5
1.1.6连续时间信号傅里叶变换的数值计算6
1.1.7信号的Fourier分解与合成MATLAB实现8
1.2复数形式的Fourier级数及其MATLAB应用13
1.2.1基本理论13
1.2.2Fourier变换的MATLAB实现14
1.2.3MATLAB程序实例15
1.3Fourier变换的性质17
1.3.1Fourier变换的线性性17
1.3.2Fourier变换尺度特性19
1.3.3Fourier变换时移特性20
1.3.4Fourier变换频移特性23
1.3.5Fourier变换的对称性26
1.3.6偶函数和奇函数与Fourier变换后实部和虚部的关系27
1.3.7卷积定理28
1.4快速Fourier变换及其MATLAB应用31
1.4.1快速Fourier变换的用法31
1.4.2快速Fourier变换应用举例32
1.5运用FFT进行简单滤波39
1.6FFT在工程分析中的应用42
1.6.1在地倾斜数据中的应用42
1.6.2MATLAB分析地震数据中的频率成分43
1.6.3利用FFT滤波的应用47
第2章小波分析与信号处理49
2.1小波分析的基本理论49
2.1.1连续小波变换50
2.1.2离散小波变换50
2.1.3多分辨率分析及Mallat算法51
2.1.4一维正交多分辨率分析及Mallat算法51
2.1.5紧支撑双正交小波基的构造57
2.1.6第二代小波变换60
2.2信号分解65
2.2.1信号的连续小波分解65
2.2.2信号好世雀的离散小波分解72
2.3信号重构76
2.3.1信号小波重构76
2.3.2小波函数应用实例81
2.4信号压缩89
2.4.1信号压缩89
2.4.2信号压缩实例90
2.5信号去噪91
2.5.1信号去噪91
2.5.2信号去噪实例92
2.6信号分析与检测97
第3章小波变换在图像处理中的应用109
3.1MATLAB的图像处理109
3.1.1MATLAB图像处理应用举例109
3.1.2图像处理基本操作110
3.1.3图像处理的高级应用112
3.2图像的小波分解和重构算法115
3.2.1二维小波变换及相应的快速算法115
3.2.2小波分解和重构MATLAB实例120
3.3小波分析在图像去噪中的应用123
3.3.1阈值处理函数选返巧取123
3.3.2阈值的选取123
3.3.3小波分析的去噪步骤124
3.3.4小波分析去噪MATLAB实例124
3.4基于小波分析的图像压缩130
3.4.1图像小波分解的特点130
3.4.2小波零树和3个方向跨频带矢量的分类130
3.4.3基于小波变换的图像局部压缩131
3.4.4小波变换用于图像压缩的一般方法133
3.5基于小波分析的图像平滑140
3.5.1小波图像平滑的基本原理140
3.5.2MATLAB实例分析140
3.6基于小波变换的数字图像水印研究141
3.6.1数字水印应具有的特点141
3.6.2数字水印的基本理论框架142
3.6.3数字水印技术需要解决的问题143
3.6.4一种基于小波变换的数字水印方法144
3.6.5MATLAB实例分析145
3.7小波分析与图像增强148
3.7.1小波图像增强的基本方友早法148
3.7.2图像增强MATLAB实例149
3.8小波分析与图像融合153
3.8.1小波图像融合的基本原理154
3.8.2MATLAB实例分析154
第4章小波包分析的应用158
4.1小波包基本理论158
4.1.1小波包理论分析159
4.1.2小波包的性质159
4.1.3小波包的空间分解160
4.1.4小波包算法161
4.2小波包函数用法161
4.3小波包在信号时频分析中的应用181
4.3.1小波包变换分析两个信号功率谱181
4.3.2调频信号的小波包分析188
4.3.3正弦信号的小波包分析190
4.3.4？信号的小波包分析192
4.3.5变频信号的小波包分析192
4.4小波包与信号去噪195
4.4.1基本原理195
4.4.2MATLAB实例分析195
4.5小波包分析用于信号压缩200
4.5.1基本原理200
4.5.2MATLAB实例分析200
4.6小波包与图像边缘检测203
4.6.1基本原理203
4.6.2MATLAB实例分析203
第5章MATLAB提升小波变换206
5.1提升小波变换的简化实现206
5.1.1小波分解与重构的多相位表示207
5.1.2Laurent多项式的Euclidean算法209
5.1.3改进的Laurent多项式Euclidean算法210
5.1.4多相位矩阵的因子分解212
5.1.5小波变换提升实现的传统算法216
5.1.6小波变换提升实现的简化算法218
5.1.7提升算法举例219
5.1.8整数小波变换223
5.2提升算法的MATLAB实现224
5.2.1MATLAB实现提升方案的基本步骤224
5.2.2MATLAB小波工具箱函数225
5.2.3MATLAB提升小波函数应用232
5.3提升小波变换应用实例239
5.3.1MATLAB一维提升小波变换239
5.3.2MATLAB二维提升小波变换250
第6章小波分析工程应用263
6.1小波分析263
6.1.1概述263
6.1.2傅里叶变换与小波变换的比较264
6.1.3小波分析与多分辨率分析的历史264
6.2从傅里叶变换到小波变换266
6.2.1傅里叶变换267
6.2.2短时傅里叶变换267
6.2.3小波变换268
6.3基于MATLAB的小波快速算法设计271
6.3.1小波快速算法设计原理与步骤271
6.3.2小波分解算法272
6.3.3对称小波分解算法272
6.3.4小波重构算法273
6.3.5对称小波重构算法274
6.3.6MATLAB程序设计实现274
6.4小波变换检测故障信号与小波类型的选择283
6.4.1故障信号检测的理论分析283
6.4.2实验结果与分析286
6.4.3小波类型选择292
6.5图像多尺度边缘检测算法研究292
6.5.1多尺度边缘检测293
6.5.2快速多尺度边缘检测算法295
6.5.3实验结果与分析296
6.6小波变换在信号特征检测中的算法研究298
6.6.1小波信号特征检测的理论分析298
6.6.2实验结果与分析301
6.7基于小波的信号突变点检测算法研究307
6.7.1信号的突变性与小波变换307
6.7.2信号的突变点检测原理308
6.7.3实验结果与分析309
6.8基于小波的信号阈值去噪算法研究313
6.8.1阈值去噪方法313
6.8.2阈值风险314
6.8.3实验结果与分析315
6.9基于小波图像压缩技术的算法研究320
6.9.1图像的小波分解算法320
6.9.2小波变换系数分析322
6.9.3实验结果与分析322
6.10小波变换图像测试分析331
6.10.1概述331
6.10.2实例说明332
6.10.3输出结果与分析332
6.10.4源程序337
参考文献349
……

‘叁’ 求一个关于matlab的基于小波变换的图像增强代码

以下是一个基于小波变换的 MATLAB 图像增强代码示例：

% 读入原始图像

I = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像

if size(I, 3) == 3

I = rgb2gray(I);

end

% 对图像进行小波变换

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

% 提取小波系数

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

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

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

% 将水平、垂直、对角小波系数合并

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

% 对小波系数进行增强

for i = 1:3

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

end

% 将增强后的小波系数合并

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

% 显示原始图像和增强后的图像

subplot(1, 2, 1); imshow(I); title('原始图像');

subplot(1, 2, 2); imshow(I_enhanced); title('增强后的图像');

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，并将增枝指改强后的小波系数逗早合并。最后，使用小波反变换将增强后的小波系数合成为增强猛判后的图像，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，可以根据需要进行修改和调整。

‘肆’ 图像空域增强和频域增强的基本原理是什么

图像增强的目的是改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，亦可以强调或抑制图像中的某些细节。例如，消除照片中的划痕，改善光照不均匀的图像，突出目标的边缘等。

根据处理的空间可以将图像增强分为空域法和频域法，前者直接在图像的空间域（或图像空间）中对像素进行处理，后者在图像的变换域（即频域）内间接处理，然后经逆变换获得增强图像。空域增强可以分为点处理和区处理，频域增强可以分为低通滤波，高通滤波，带通滤波和同态滤波。

(4)小波图像增强算法扩展阅读

常用的图像增强处理方式包括灰度变换、直方图修正、图像锐化、噪声去除、几何畸变校正、频域滤波和彩色增强等。由于图像增强与感兴趣的物体特性、观察者的习惯和处理目的密切相关，尽管处理方式多种多样，但它带有很强的针对性。

因此，图像增强算法的应用也是有针对性的，并不存在一种通用的、适应各种应用场合的增强算法。于是，为了使各种不同特定目的的图像质量得到改善，产生了多种图像增强算法。这些算法根据处理空间的不同分为基于空间域的图像增强算法和基于变换域的图像增强算法。

基于空间域的图像增强算法又可以分为空域的变换增强算法、空域的滤波增强算法以及空域的彩色增强算法；基于变换域的图像增强算法可以分为频域的平滑增强算法、频域的锐化增强算法以及频域的彩色增强算法。

尽管各种图像增强技术已取得了长足的发展，形成了许多成熟、经典的处理方法，但新的增强技术依然在日新月异地发展完善，不断推陈出新，其中尤其以不引起图像模糊的去噪声方法（如空域的局部统计法）和新的频域滤波器增强技术（如小波变换，K－L变换等）最为引人瞩目。