小波图像分割代码（数字图像处理小波变换）

本篇文章给大家谈谈小波图像分割代码，以及数字图像处理小波变换对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、求一matlab代码
• 2、如图，使用matlab编程实现小波变换对一幅图像进行处理，从而得出4个座标图。
• 3、求小波变换图像降噪的matlab代码

求一matlab代码

应该是有两个m文件

第一个m文件，名字是zhuiji.m

其内容是

function f=zhuiji(x,y)

f = [y(2);0.75*sqrt(1-y(2)^2/x)];

第二个m文件，名字是Zhui.m

其内容是

function Zhui

[x,y] = ode23('zhuiji',[500,1],[0,0]);

plot(x,y(:,1));

建立好这两个m文件后，在matlab7.0的命令行窗口内输入Zhui即可得到结果

我得到以下图像：

如图，使用matlab编程实现小波变换对一幅图像进行处理，从而得出4个座标图。

图像的小波分解应该是二维的啊，做的话可以用matlab中的dwt2函数。具体如下：

[ca,ch,cv,cd]=dwt2(imread('moon.tif'),'db2');

figure;colormap('gray');image([ca,ch;cv,cd]);

其中ca,ch,cv,cd为小波系数，均为矩阵。

求小波变换图像降噪的matlab代码

%源代码来自于在《MATLAB环境下基于小波变换的图像去噪》刘智clear;clc % 清理工作空间

load wbarb; % 装载原始图像

subplot(221); % 新建窗口

image(X); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('原始图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示

init=2055615866; % 初始值

randn('seed',init); % 随机值

XX=X+8*randn(size(X)); % 添加随机噪声

subplot(222); % 新建窗口

image(XX); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('含噪图像'); % 设置图像标题

axis square; %用小波函数coif2 对图像XX 进行2 层分解

[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 分解

n=[1,2]; % 设置尺度向量

p=[10.28,24.08]; % 设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理

%nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');

%nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');

nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');

X1=waverec2(nc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构

subplot(223); % 新建窗口

image(X1); % 显示图像

colormap(map); %设置色彩索引图

title('第一次消噪后的图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例,再次对高频小波系数进行阈值处理

%mc=wthcoef2('h',nc,l,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');

mc=wthcoef2('d',nc,l,n,p,'s');

X2=waverec2(mc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构

subplot(224); % 新建窗口

image(X2); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('第二次消噪后的图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例

关于小波图像分割代码和数字图像处理小波变换的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。