?写在前面： 本文在原文的基础上进行了代码补全。 正文本文的内容主要为：水印图像经过 令 等为原始图像的小波系数，为了验证方便，后文代码将上述公式中的三级小波 变换与一级小波 变换的嵌入，简化为了一级小波 变换与一级小波 看得出来嵌入效果不是很好?为了使结果仍然为彩色图像，本文在小波变换前将原始图像的 通道分离，仅在 通道中嵌入水印。嵌入完成后，再将 1 代码说明1.1 Arnold
小波去噪 小波去噪：带噪声信号经过预处理，然后利用小波变换把信号分解到各尺度中，在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉，保留并增强属于信号的小波系数，最后再经过小波逆变换回复检测信号。 小波变换在去除噪声时可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息，而传统的基于傅里叶变换去除噪声的方法在去除噪声和边沿保持上存在着矛盾，因为傅里叶变换方法在时域不能局部化，难以检测到局域突变信号，在去除噪声的同时，也损失了
基于小波变换的图像去噪前言一、小波变换的发展二、阈值去噪法的介绍2.1. 基本原理2.2. 流程图2.3. 阈值函数的选取2.4. 阈值的选取2.5. 分解函数和重构函数2.6. 峰值信噪比（PSNR）2.7. 实验参数的设计三、部分代码3.1. 主函数3.2. 阈值去噪函数3.3. 阈值处理函数3.4. 峰值信噪比3.5. 折中系数函数四、实验结果4.1 结果图4.2 去噪系数4.3 折中系数
1 简介针对一些混合噪声在图像处理过程中存在的问题及经典的图像去噪算法进行分析,以小变换为基础,提出一种小波阈值函数构建的图像去噪算法.研究过程以加性高斯和乘性斑点两种图像噪声的模型构建为基础,找出图像噪声出现概率的分布函数是区分和有效控制噪声的前提条件;通过对小波阈值去噪的原理进行分析,明确小波阈值去噪的小波频率分解,构建小波阈值函数及计算函数,重构图像三个关键流程;通过对硬阈值,软
1 算法介绍1.1 小波变换 图像的二维离散小波分解和重构过程如下图所示，分解过程可描述为：首先对图像的每一行进行 1D-DWT，获得原始图像在水平方向上的低频分量 L 和高频分量 H，然后对变换所得数据的每一列进行 1D-DWT，获得原始图像在水平和垂直方向上的低频分量 LL、水平方向上的低频和垂直方向上的高频 LH、水平方向上的高频和垂直方向上的低频 HL 以及水平和垂
原创
2021-09-20 22:47:09
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一、前言 在现实生活和工作中，噪声无处不在，在许多领域中，如天文、医学图像和计算机视觉方面收集到的数据常常是含有噪声的。噪声可能来自获取数据的过程，也可能来自环境影响。由于种种原因,总会存在噪声，噪声的存在往往会掩盖信号本身所要表现的信息，所以在实际的信号处理中，常常需要对信号进行预处理，而预处理最主要的一个步骤就是降噪。  
图像噪声：造成图像失真、质量下降的图像信号，图像上引起较强视觉效果的孤立像元点块空间域处理：借助像元与其邻近像元之间的关系来判断并去除噪声均值滤波中值滤波边缘保持平滑滤波变换域处理：在图像的某个变换域内去除或者压缩噪声的变换域系数傅里叶变换小波变换主成分变换常见噪声类型噪声具可被认为是由概率密度函数表示的随机变量，通常采用噪声分量灰度值的统计特性进行描述，根据统计特征分为周期噪声和随机噪声，根据图
1 介绍图像中包含了人类感知世界、认识世界、改造世界的大部分信息量。图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。图像去噪是图像处理研究的一个永恒主题。大多数图像去噪的方法,尤其是高斯白噪声的去噪方法,从本质上来说,都是低通滤波的方法. 低通滤波是一把双刃剑,它在消除图像噪声的同时,也会消除图像部分有用的高频信息. 因此,各种图像去噪方法,其实就是在去噪和保留有用高频信息
一、理论依据图像和噪声在经过小波变换后具有不同的特性，因为将含噪信号在各尺度上进行小波分解后，图像的能量主要集中在低分辨率子带上，而噪声信号的能量主要分布在各个高频子带上。原始图像信息的小波系数绝对值较大，噪声信息小波系数的绝对值较小，在这种前提下，我们可以通过设定一个合适的阈值门限，采用阈值办法保留有用信号系数。而且这个去噪的过程其实也就是对高频的小波系数进行处理的过程。二、去噪过程三、阈值去噪
文章目录：9.1 小波变换的背景9.2 图像金字塔9.3 子带编码9.3.1 Z变换9.3.2 完美重建滤波器组(PCFB)的特性9.3.3 用于图像的二维子带滤波器9.4 哈尔变换9.5 多分辨率分析（ Multi-resolution analysis ,MRA ）9.6 尺度函数和小波函数9.6.1 尺度函数9.6.2 小波函数 9.1 小波变换的背景1）尽管傅立叶变换自上世纪50年代以来
文章目录目录文章目录前言一、小波去噪概述二、小波阈值去噪介绍关于阈值去噪的方法阈值的选取优缺点仅供参考 前言 在去噪领域中，小波理论由于其特殊的优点受到了许多学者的重视，他们应用小波进行去噪，并获得了非常好的效果。一、小波去噪概述
1 简介针对一些混合噪声在图像处理过程中存在的问题及经典的图像去噪算法进行分析,以小变换为基础,提出一种小波阈值函数构建的图像去噪算法.研究过程以加性高斯和乘性斑点两种图像噪声的模型构建为基础,找出图像噪声出现概率的分布函数是区分和有效控制噪声的前提条件;通过对小波阈值去噪的原理进行分析,明确小波阈值去噪的小波频率分解,构建小波阈值函数及计算函数,重构图像三个关键流程;通过对硬阈值,软阈值和半软半
原创
2021-11-10 23:26:23
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一、前言 在现实生活和工作中，噪声无处不在，在许多领域中，如天文、医学图像和计算机视觉方面收集到的数据常常是含有噪声的。噪声可能来自获取数据的过程，也可能来自环境影响。由于种种原因,总会存在噪声，噪声的存在往往会掩盖信号本身所要表现的信息，所以在实际的信号处理中，常常需要对信号进行预处理，而预处理最主要的一个步骤就是降噪。  
目录1.Objectives:2.Experiment Content：3.Experiment Principle:4.Experiment Steps Result and Conlusion：1、了解各种小波性质2、观察各种小波函数及其尺度函数3、获得小波滤波器4、二维小波变换函数与重构函数5、查看及处理小波系数6、用小波变换进行图像压缩与边缘提取【附录】实现代码 1.Objectives
本文主要内容1.简单置零操作实现小波域去噪2.基于简单机器学习思想的小波去噪下面是本次内容的全部代码代码后面会有解释如果你需要直接使用下面的代码，别忘了带走几个脚本中要调用到的函数clc
clear
noiseAmp=2.1;%噪声的幅度
sourceImage=imread('colorWoman.jpg');%读取图片
noiseFreqCut=0.42;%高频噪声的截止频率
filterS
1 简介基于 Ｄｏｎｏｈｏ经典小波阈值去除图像噪声基本思路，分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷，提出一种改进的阈值去噪法，该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点，还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过 Ｍａｔｌａｂ仿真实验，使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后，除 噪效果比较理想，在去噪性能指标上，ＰＳＮＲ（峰值信噪比）和&nb
原创
2021-11-22 21:39:18
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一、简介二、源代码function varargout = SleepStatus(varargin)% SLEEPSTATUS MATLAB code for SleepStatus.fig% SLEEPSTATUS, by itself, creates a new SLEEPSTATUS or raises the existing% singleton*.%% H = SLEEPSTATUS returns the handle to a new SLEE
原创
2022-04-08 10:21:58
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文章目录目录文章目录前言一、基于小波的各函数简介1.小波分解函数dwt和wavedec1）dwt:单尺度（单级）离散一维小波变换2）wavedec：多尺度（多级）一维小波分解2.提取各层系数函数appcoef和detcoef1）appcoef：提取一维信号的某层近似系数（低频系数）2）detcoef：提取一维细节系数（高频系数）3.阈值获取函数thselect，ddencmp，wbmpen1）t
图像降噪算法——小波硬阈值滤波（上）图像降噪算法——小波硬阈值滤波（上）1. 多分辨率展开2. 尺度函数3. 小波函数4. 小波级数展开5. 离散小波变换6. 快速小波变换7. 图像小波变换 图像降噪算法——小波硬阈值滤波（上）小波变换相对于傅里叶变换要更加抽象难以理解，其实到写这篇博客的时候我也没有完全理解小波变换，下面的基本介绍部分主要是根据《数字图像处理》和《A Tutorial of t
## 小波灰度图像去噪的Python代码实现
### 1. 概述
在本文中，我们将介绍使用小波变换方法对灰度图像进行去噪的Python代码实现。小波变换是一种非常有效的信号处理方法，可以在时域和频域之间进行转换，并且可以用于去除图像中的噪声。
### 2. 流程
下面是实现小波灰度图像去噪的流程，我们将使用以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
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原创
2023-08-02 10:01:09
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