小波变换图像处理

最新推荐文章于 2025-07-13 16:49:49 发布

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#数字图像处理 #小波变换 #matlab

本文探讨了小波变换在数字图像处理中的应用，通过创建图像金字塔实现不同分辨率的图像处理。介绍了从原始图像开始，经过模糊和下采样过程，如何得到图像的各层，并强调了这一过程中像素数的变化规律。还提到了使用Matlab和OpenCV库进行相关操作的可能性。

应用小波变换对图像处理

图像金字塔，每一层的像素数为(2^i,2^j):图像金字塔基本操作对一张图像不断的模糊之后向下采样,得到不同分辨率的图像,同时每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2，http://baike.baidu.com/link?url=uxUdGHjdQPia38hy6sElpAwpjkiyX0tUx0DH-I6JC2LrEWIG9ov8WKibm29zz60fiAE3rAiP0Jzd-YDDuk_VzK,

Matlab版本

clear all;
close all;
clc;
tic;
img=double(imread('yyt.jpg'));
img=img(:,:,1);
img=img(1:512,1:512);
[m n]=size(img);
[LL LH HL HH]=haar_dwt2D(img);
img=[LL LH;HL HH];
imgn=zeros(m,n);
for i=0:m/2:m/2
    for j=0:n/2:n/2
        [LL LH HL HH]=haar_dwt2D(img(i+1:i+m/2,j+1:j+n/2)); %对一层分解后的四个图像分别再分解
        imgn(i+1:i+m/2,j+1:j+n/2)=[LL LH;HL HH];  
    end
end
toc;

imshow(imgn)



function [LL LH HL HH]=haar_dwt2D(img)
    [m n]=size(img);
    for i=1:m       %每一行进行分解
        [L H]=haar_dwt(img(i,:));
        img(i,:)=[L H];
    end
    for j=1:n       %每一列进行分解
       [L H]=haar_dwt(img(:,j));
       img(:,j)=[L H];
    end
    %本来分解不应该加mat2gray的，不过为了有好的显示效果就加上了
    LL=mat2gray(img(1:m/2,1:n/2));          %行列都是低频  
    LH=mat2gray(img(1:m/2,n/2+1:n));        %行低频列高频
    HL=mat2gray(img(m/2+1:m,1:n/2));        %行高频列低频  实现图像矩阵的归一化操作
    HH=mat2gray(img(m/2+1:m,n/2+1:n));      %行列都是高频
    
end



function [L H]=haar_dwt(f) %显然，我没有做边界处理，图片最好是2^n*2^n型的
    n=length(f);
    n=n/2;
    L=zeros(1,n);   %低频分量
    H=zeros(1,n);   %高频分量
    for i=1:n
        L(i)=(f(2*i-1)+f(2*i))/sqrt(2);
        H(i)=(f(2*i-1)-f(2*i))/sqrt(2);
    end
    
end

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