求一个关于matlab的基于小波变换的图像增强代码

Question

如题所述

Answer 1

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，并将增强后的小波系数合并。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。

Answer 2

基于小波变换的图像增强是一种常用的图像处理技术，MATLAB提供了很多函数和工具箱来实现这一过程。以下是MATLAB中基于小波变换的图像增强的示例代码：
% 读取图像文件
img = imread('image.jpg');
% 对图像进行小波分解
[c,s] = wavedec2(img, 2, 'db4');
% 通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);
sorh = 's';
% 选择软阈值
[cxd,lxd,perf0,perfl2] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh);
% 对增强后的图像进行显示
imshow(uint8(cxd));
这段代码首先使用MATLAB内置的imread函数读取一幅图像，并使用wavedec2函数对图像进行二级小波分解。接着，通过调用wthrmngr函数来计算一个适当的阈值，再通过wdencmp函数来对小波系数进行阈值处理。最后，通过imshow函数将增强后的图像进行显示。
需要注意的是，这段示例代码只是基于小波变换的图像增强的一个简单示例，实际的应用需要根据具体的需求进行相应的调整和优化。