本文探讨了二维小波变换在图像处理中的应用，包括图像的分解和重构，介绍了基本的二维离散小波变换公式，并提供了matlab代码示例，展示如何进行小波分解和重构，用于图像压缩和去噪。
基于小波变换的二维图像分解与重构
小波变换是一种多分辨率分析工具，可以将信号或图像分解成不同频率的子带，从而可以对信号或图像的局部特征进行更为准确的描述。在图像处理中，常用小波变换来进行图像的分解和重构，以达到图像压缩、去噪等目的。
本文主要介绍如何使用小波变换对二维图像进行分解和重构，并给出相应的matlab代码实现。
- 二维小波变换
首先，定义二维离散小波变换（DWT）的基本公式：
W j , k H = ∑ n = 0 N − 1 ∑ m = 0 N − 1 h [ n ] h [ m ] w 2 j + n , 2 k + m W_{j,k}^H=\sum_{n=0}^{N-1}\sum_{m=0}^{N-1}h[n]h[m]w_{2j+n,2k+m} W
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1665
到【灌水乐园】发言
