基于小波变换的图像分解与重建（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-05-10 16:55:17 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB信号处理工具箱实现基于小波变换的图像分解与重建，通过设置小波函数和分解层数，提取近似系数和细节系数，进而进行图像重构。这种方法有助于在不同尺度上分析图像，提供了理解和处理图像的多分辨率视角。

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基于小波变换的图像分解与重建（附带MATLAB代码）

对于图像处理和分析的任务，小波变换在实践中被广泛应用。小波变换提供了一种多分辨率的分析方法，可以同时捕捉到图像的局部和全局特征。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于小波变换的图像分解与重建，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装MATLAB的信号处理工具箱，该工具箱提供了一些用于小波变换的函数和工具。

代码如下所示：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像（如果是彩色图像）
gray_image = rgb2gray(image)
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基于SPIHT算法的图像压缩实现（附带MATLAB代码）
2301_79331230的博客
09-09 191
SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种常用的图像压缩算法，它在保持较高图像质量的同时实现了较高的压缩比。本文将介绍SPIHT算法的原理，并提供MATLAB代码实现。SPIHT算法基于小波变换，它将图像分解成多个不同分辨率的子带。然后，通过对子带进行分组和排序，SPIHT算法实现了对图像数据的逐渐精炼和重建。以上是基于SPIHT算法的图像压缩的MATLAB代码实现。基于SPIHT算法的图像压缩实现（附带MATLAB代码）函数来实现图像的压缩和解压缩。
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
小波变换matlab代码
12-22
小波变换代码包。 调用形式：ww=DWT(N) N为数据大小，返回变换系数矩阵。 使用举例 X=imread('lena256.bmp'); X=double(X); % 小波变换矩阵生成 ww=DWT(a); % 小波变换让图像稀疏化（注意该步骤会耗费时间，但是会增大稀疏度） X1=ww*sparse(X)*ww';
小波变换及matlab源码
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当调用wavefast函数发现matlab没有该函数，通过查阅找到了小波变换的m文件，保存成函数文件后就可以直接调用。matlab源码： (1) wave2gray.mfunction w = wave2gray(c, s, scale, border) %WAVE2GRAY Display wavelet decomposition coefficients. %
小波变换MATLAB实战代码包
最新发布
weixin_42128315的博客
05-10 1079
MATLAB小波工具箱（Wavelet Toolbox）是为小波分析设计的扩展软件包，它提供了一系列的函数和工具来执行小波分解、重构、分析和可视化。工具箱的功能主要包括：小波分解与重构小波系数分析与处理多分辨率分析（MRA）小波设计与分析工具二维小波变换与图像处理结构上，MATLAB小波工具箱分为几个主要模块：分析工具、信号处理、图像处理和小波设计。每个模块都包含了多个专门的函数，这些函数可以让用户方便地实现各种小波分析任务。硬阈值方法。
小波变换MATLAB代码
03-03
用matlab实现了小波变换对图像的分割
图像分解与重构：小波变换Matlab实现
总结，本资源提供了一套基于小波变换的图像处理Matlab代码，不仅包括了图像分解与重构的具体实现，还覆盖了广泛的应用领域和深入的科研教学内容。这对于Matlab用户在图像处理领域的学习和研究将是一个非常有价值的...
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在详细讨论“matlab开发-谐波变换”这一主题之前，我们首先需要明确什么是谐波变换以及它与小波变换的关系。谐波变换是一种频域分析方法，通过分解信号为一系列的正弦波和余弦波来分析其频率成分。这通常用于处理...
小波变换matlab代码,matlab小波变换代码
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03-17 4277
clear;clc;T=256; %图像维数SUB_T=T/2; %子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵load wbarb%下载图像f=X; %原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
matlab小波变换的代码
04-11
f1=50; % 频率1 f2=100; % 频率2 fs=2*(f1+f2); % 采样频率 Ts=1/fs; % 采样间隔 N=120; % 采样点数 n=1:N; y=sin(2*pi*f1*n*Ts)+sin(2*pi*f2*n*Ts); % 正弦波混合 figure(1) plot(y); title('两个正弦信号') figure(2) stem(abs(fft(y))); title('两信号频谱') %% 2.小波滤波器谱分析 h=wfilters('db30','l'); % 低通 g=wfilters('db30','h'); % 高通 h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察） g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察） figure(3); stem(abs(fft(h))); title('低通滤波器图'); figure(4); stem(abs(fft(g))); title('高通滤波器图') %% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现) sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量) sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量) figure(5); % 信号图 subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('分解信号1') subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('分解信号2') figure(6); % 频谱图 subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('分解信号1频谱') subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('分解信号2频谱') %% 4.MALLET重构算法 sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取 sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取 sig1=dyadup(sig1); % 2插值 sig2=dyadup(sig2); % 2插值 sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 hr=h(end:-1:1); % 重构低通 gr=g(end:-1:1); % 重构高通 hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频 sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频 sig=sig1+sig2; % 源信号 %% 5.比较 figure(7); subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('重构低频信号'); subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('重构高频信号'); figure(8); subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('重构低频信号频谱'); subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('重构高频信号频谱'); figure(9) plot(real(sig),'r','linewidth',2); hold on; plot(y); legend('重构信号','原始信号') title('重构信号与原始信号比较') f1=50; % 频率1 f2=100; % 频率2 fs=2*(f1+f2); % 采样频率 Ts=1/fs; % 采样间隔 N=120; % 采样点数 n=1:N; y=sin(2*pi*f1*n*Ts)+sin(2*pi*f2*n*Ts); % 正弦波混合 figure(1) plot(y); title('两个正弦信号') figure(2) stem(abs(fft(y))); title('两信号频谱') %% 2.小波滤波器谱分析 h=wfilters('db30','l'); % 低通 g=wfilters('db30','h'); % 高通 h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察） g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察） figure(3); stem(abs(fft(h))); title('低通滤波器图'); figure(4); stem(abs(fft(g))); title('高通滤波器图') %% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现) sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量) sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量) figure(5); % 信号图 subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('分解信号1') subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('分解信号2') figure(6); % 频谱图 subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('分解信号1频谱') subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('分解信号2频谱') %% 4.MALLET重构算法 sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取 sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取 sig1=dyadup(sig1); % 2插值 sig2=dyadup(sig2); % 2插值 sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零 hr=h(end:-1:1); % 重构低通 gr=g(end:-1:1); % 重构高通 hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位 sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频 sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频 sig=sig1+sig2; % 源信号 %% 5.比较 figure(7); subplot(2,1,1) plot(real(sig1)); title('重构低频信号'); subplot(2,1,2) plot(real(sig2)); title('重构高频信号'); figure(8); subplot(2,1,1) stem(abs(fft(sig1))); title('重构低频信号频谱'); subplot(2,1,2) stem(abs(fft(sig2))); title('重构高频信号频谱'); figure(9) plot(real(sig),'r','linewidth',2); hold on; plot(y); legend('重构信号','原始信号') title('重构信号与原始信号比较')
小波变换函数matlab代码-Robust-Manifold-Denoising-:此打包的文档是ICASSP2018的论文“逐块平滑流形的鲁
05-24
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小波变换DWT matlab代码
04-23
有代码，测试数据，图示，讲解
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09-30
matlab的小波变换代码，是图像处理的重要变换
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05-24
matlab小波变换clear all clc tic load a; for i=1:8 [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(a{i},'db1'); %第一次分解 dec1d=[cA1,cH1;cV1,cD1]; [cA2,cH2,cV2,cD2]=dwt2(cA1,'db1'); %第二次分解 dec2d=[cA2,cH2;cV2,cD2]; data_save(1,i)={cA2}; data_save(2,i)={cH2}; data_save(3,i)={cV2}; data_save(4,i)={cD2}; data_save(5,i)={cA1}; data_save(6,i)={cH1}; data_save(7,i)={cV1}; data_save(8,i)={cD1}; end toc
小波变换原理及matlab代码
qq_53399765的博客
07-02 2万+
小波变换原理及matlab代码
离散小波变换DWT-小波变换和脑电信号特征提取（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
01-03 2019
为得到较好的去噪效果，所选取的小波基函数在对心电信号进行分解时，应尽量保留心电信号中的有用分量，同时使噪声分解对应的小波系数差异尽可能大。Coiflet4小波基与心电信号的波形最为相似，同时与输出信号具有良好的相关性，重构后的信号信噪比大、均方误差小，因此本文选用Coiflet4小波基进行小波分解。小波变换首先通过分解信号，使信号的能量集中在一些大的小波系数中，而噪声的能量分布于整个小波域内；然后通过阈值降噪，选择合适的阈值将有用信号的系数保留，将噪声信号的系数置零，从而去除噪声；
用小波变换实现图像融合——Matlab源代码实现
m0_47037246的博客
07-09 810
因此，在图像融合中，可以直接将两幅图像的低频分量进行加权平均，得到新的低频分量。对于高频分量，则可以根据加权平均的结果，分别对两幅图像的高频分量进行加权平均，得到新的高频分量。在进行小波变换时，首先需要进行分解，将信号分解成多个子带，然后通过重构将这些子带合并起来，得到与原始信号相同的结构。图像融合是指将多幅图像中的有用信息整合到一幅图像中，从而得到更完整、更清晰的图像。在图像融合中，常用的方法是对两幅图像进行加权平均。通过使用小波变换，可以对图像进行分解和重构，从而实现图像的融合、降噪、边缘检测等操作。
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