基于小波变换的图像去噪算法及Matlab源码

2023-12-22 18:29:16

基于小波变换的图像去噪算法及Matlab源码

图像去噪是数字图像处理领域中的一个重要问题,它的目标是从受到噪声干扰的图像中恢复出原始的图像信息。小波变换是一种广泛应用于图像处理中的数学工具,它能够提供多尺度的频域信息,因此被广泛用于图像去噪。本文将介绍基于小波变换的图像去噪算法,并提供相应的Matlab源码。

  1. 小波变换简介
    小波变换是一种多尺度分析方法,它将信号分解为不同频率的子带,并提供了时间和频域的局部信息。小波变换可以通过将信号与一组小波基函数进行卷积来实现。在图像处理中,常用的小波基函数有Haar、Daubechies、Symlet等。

  2. 图像去噪算法
    基于小波变换的图像去噪算法通常包括以下步骤:
    (1)对原始图像进行小波变换,得到小波系数。
    (2)对小波系数进行阈值处理,将较小的系数置为零。
    (3)对经过阈值处理后的小波系数进行逆小波变换,得到去噪后的图像。

以下是一个简单的基于小波变换的图像去噪算法的Matlab实现:

function denoisedImage = waveletDenoising(image, waveletName, level

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_79325657/article/details/132784420
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