利用matlab对图片进行多层小波分解 会的加QQ511607771 加过作图之后积分加倍送

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解决时间 2021-01-23 13:02

已解决

2021-01-23 04:23

(Haar小波、Daubechies小波、Coiflets小波和Symlets小波) 三层分解下的去噪图

可以直接发信息15836900853 立马上线

最佳答案

2021-01-23 05:49

load x:%加载含噪图像；

subplot(2,2,1);

image(x);

colormap(map);

title('含噪图像');

%对图像进行去噪处理

%用 sym5小波对图像进行分解

[c,l]=wavedec2(x,3,'sym5');

%图像的三层重构逼近信号

[a1,a2,a3]=wrcoef2('a',c,l,'sym5',[1,2,3]);

%显示去噪图像

subplot(2,2,2);

image(a1);

colormap(map);

title('第1层重构图像');

subplot(2,2,3);

image(a2);

colormap(map);

title('第2层重构图像');

subplot(2,2,4);

image(a3);

colormap(map);

title('第3层重构图像');

或者你用小波工具箱~用wavemenu调出工具箱，选择二维小波分解

全部回答

1楼

2021-01-23 07:23

哈哈！不知你如何想到用复小波进行dwt滴，目的是啥？matlab没有用复小波进行dwt滴分解和重构滴方法。用复小波进行dwt分解与重构滴研究目的一般有两种：

第一，复小波变换具有优于实小波滴平移不变性，对突变点的反应更加灵敏，可更加准确和清晰的表现信号的突变信息。在实际应用中也可用实小波滴swt抑制消弱平移敏感性以达到类似滴效果。

第二，复小波与实小波相比除了不仅可提供幅值信息还有相位信息，而且还能提供多种复合信息，然而，复小波变换得到的小波系数为复数形式，构造它的完全重构滤波器非常困难，1998年，n.g .kingsbury提出了对偶树(双树)复小波变换(dual-tree complex wavelet transform, dt cwt)理论，该变换满足完全重构条件，且保留了复小波变换的诸多优良特性：近似的平移不变性、良好的方向选择性(6个，±15°、±45°、±75°)、有限的冗余和高效的阶数，与此同时，它还具有完全重构特性。这玩意儿有国内学位论文，好像是图像方面滴，你可以查查。但貌似没啥具体代码和操作性说明，也不知是不是正宗滴dt cwt，实际应用中相位信息滴解读在信号处理中一直不够直观，清晰和明确，如同ft中相位谱一直难以研究一样，做试探性研究尚可，实用性貌似不强。

所以完全不知你为啥要玩复小波滴分解和重构呦！不为实用只为与众不同，容易发文章吗！此种风气不可有啊，哇咔咔！

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