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小波变换用于图像融合和去噪.docx
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数字图像处理第四次作业
用 函数对 两幅图像进行小波分解 采用’’小波 尝试着分解到
第二或第三级 融合两幅图像。
解:分解后,取两幅图中分解系数绝对值较大的系数作为融合后的系数,再进行图像重
建,再对超出范围的值做适当处理,显示。程序如下:
记下绝对值较大的系数所在位置
!"#"$ 将两个向量中绝对值较大的元素提取出来,组成新的矩阵 !
%&'!
(&
&)%'%
&)%'%
&)%'%&*'+%&',--
实验结果如下:(最右侧的图是融合后的结果)
可见,融合后的图像各部分都变得清晰。(仔细观察会发现,融合后的图像仍有部分模糊,
这是因为所给的两幅图在对应位置都是模糊的,所以结果也是模糊的)
阅读冈萨雷斯版数字图像处理 .- 节 二维小波变换的内容 在作业报告中阐述基于小
波变换的边缘提取及噪声去除的基本原理
答:()边缘提取的原理:
对一幅图像进行小波变换,近似分量将出现在左上角,细节分量将出现在其他位置;
一般情况下,近似分量主要是图像的低频成分,而细节分量一般是图像的高频成分。而
图像中物体的边缘基本上是高频成分。所以,如果将近似分量置 ,,再进行小波变换逆
变换,则相当于忽略了图像的低频成分,即只剩下边缘。如果希望提取某个方向上的边
缘,比如,垂直方向上的边缘,则可以将近似分量以及各级水平方向上的系数矩阵置 ,,
这样,不仅忽略了图像的低频成分,也忽略了水平方向上的细节,重建后,就显示出垂
直方向上的边缘。这就是提取边缘的原理。
()噪声去除的原理:
首先对含噪图像进行 级小波变换,根据噪声的特点,比如分布的密度、区域,
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苦茶子12138
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