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图像利用matlab小波域维纳滤波进行处理。

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简介:
图像处理与分析作业,以Lena图像为例,通过编程实现小波域维纳滤波。首先,我们将在原始图像上叠加高斯噪声。随后,对经过三次分解的图像进行维纳滤波处理,并逐层返回,采用dwt2函数进行操作。具体而言,每次计算处理的是CH、CV和CD这三个高频分量。完成计算后,将这些高频分量与低频分量进行重构复原。最后,对三次维纳滤波后的结果与原始图像之间进行差值运算,观察到差值主要集中在边缘区域,这表明在滤波过程中部分高频分量已被去除。尽管如此,整体的滤波效果仍然相当良好。

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  • 基于MATLAB
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    本研究运用MATLAB平台,在小波变换框架下探讨并实现了维纳滤波算法对图像去噪及恢复的应用,旨在提升图像清晰度与质量。 在图像处理与分析作业中,以lena图像为例进行小波域维纳滤波的编程实现: 1. 首先,在原始图像上叠加高斯噪声。 2. 使用三次分解后执行维纳滤波再逐层返回,采用dwt2函数来完成。具体步骤为:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X, bior2.2)。 3. 在每次计算中处理的是CH、CV和CD这三个高频分量。 4. 计算完成后与低频成分进行重构复原,以恢复图像的原始状态。 5. 最终比较三次维纳滤波后的结果与原始图像之间的差异。发现这些差值主要集中在边缘部分,这表明在滤波过程中一些高频信息被去除掉了。然而整体来看,这种滤波方法的效果还是相当不错的。
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