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基于小波塔式分化的图像加强算法切磋与仿真

发布时间:2019-04-22 21:16:14 文章来源:GPA计算器    

胡嬿 刘晓梦

摘 要:图像加强在糊口中的应用局限很是普遍,能够很是有用地提高图像的质量,即去除图像中的作梗信息或噪声。文章详细先容了小波变换的基来源根基理和思绪,评论辩论了基于小波塔式分化的图像加强算法,并议决MATLAB进行图像加强仿真处置,窥察了对图像进行加强的效率。

关头词:图像加强;小波变换;仿真剖析

中图分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:2095-2945(2018)35-0030-02

Abstract: Image enhancement is widely used in our daily life, which can effectively improve the image quality, that is, remove the interference information or noise in the image. This paper introduces the basic principle and idea of wavelet transform in detail, discusses the image enhancement algorithm based on wavelet tower decomposition, simulates the image enhancement through MATLAB, and observes the effect of image enhancement.

PK10开奖记录Keywords: image enhancement; wavelet transform; simulation analysis

1 緒论

PK10开奖记录上世纪八十年月,数学家们同一设立了小波基的机关要领。多年以来,跟着科学技艺的不息成长,旌旗灯号处置已经成为科学切磋的严重构成局部,小波变换的用处越来越大。在切磋进修中,很多旌旗灯号都是不不变的一些特性随时间的改变而不息改变,而小波变换便是用来处置不不变旌旗灯号的完美东西。小的波形称之为小波,小波的衰减快时间有限,小波函数的种类与功能五花八门。可是,今朝为止,还异国一套完整的小波基的选择的尺度。并且面临统一种问题,用各异的小波变换剖析出来的了局也都各异,以是人们只可凭据现实得出的了局与抱负了局的对照,得出最体面的小波基选择。小波的选择必要具体问题具体剖析,这也是小波切磋碰到的一浩劫题。小波变换的应用便是对小波基进行伸缩平移后获得适于问题的时频剖析窗口,剖析旌旗灯号的某一部分区域携带的信息。小波的这一才力,填补了傅里叶变换只可在频率域内对旌旗灯号进行部分剖析的才力。因为小波变换窗口因此时间和频率组成的,能够显示各异频率对应的时域信息,即时频局域化特征,能够剖析旌旗灯号的随意率性局部的细节,而图像作为二维旌旗灯号出格适合小波变换来处置。是以小波变换成为图像处置的严重手腕,并且小波变换算法兑现急剧,以是在图像去噪或图像加强等范畴的用处越来越大。

2 小波图像加强要领

PK10开奖记录由图1小波加强流程图能够知道,进行小波图像加强第一步是把图像分化到小波域。基于小波的多分辩率特征,小波分化图像能够把图像分化成多层,切确到随意率性细节。例如若把一副图像分化成三层,则第一层先把图像分化成高频信息和低频信息两局部;第二层是把第一层的两局部再次离别分化为高频局部和低频局部;第三层则是把图像第二层低频信息的低频局部以同样的体式格局像原图像一样分化成第二层的模式。能够以此体式格局持续分化下去,选择随意率性细节进行处置,解决了行使傅里叶变换谋略量过大的问题。在进行小波重构获得加强的图像之前便是对必要处置的图层的系数进行处置,变化高频、低频局部系数的巨细,有目的的得到必要加强的信息。二维分离小波重构则是对分化处置过的各个局部进行上采样组合,这些都能够在MATLAB里行使函数东西直接对图像处置获得。

3 基于小波塔式分化的图像加强仿真

本文仿真配置加强强度k值为1.2,主函数为小波塔式分化,行使不变小波变换haar进行小波塔式分化,并对低通局部进行下采样,然后行使加强函数对各个频段高频信息进行加强。算法设计思绪,行使子函数设计塔式分化加强函数,起首界说加强函数信息。加强函数为分段线性函数,行使加强强度和配置阈值T,变化图像像素值,凸起边沿信息,对图像进行线性加强。主函数内进行不变小波变换设计并对低通局部进行下采样并加强各个频段的高频信息,获得高分辩率图像,对了局进行显示和存储,获得如图2低低频信息,图3低高频信息,图4高低频信息,图5高高频信息。

如图2-5所示,图像颠末小波塔式分化后,获得了图像的细节图像细节信息与概况特性清楚可辨。图2低频图像不有关的信息较多,边沿较不较着。图3低高频信息边沿信息雄厚,细节比图4高低频信息和图5高高频信息多且较着,且异国不必要的灰度特性。图5高高频信息图已迷失较多细节与边沿信息。

4 告终语

小波变换法是傅里叶变换法的继承与成长,小波变换能够把图像分化到随意率性层,提高了图像分辩率,并且能够选择任一层图像信息进行处置,修改系数的巨细到达加强局部信息或者减弱无用信息的目的。这一要领不仅能够获得中意的加强了局,利便后续的窥察和切磋,还削减了谋略量,是较好的要领选择。

同时,小波塔式分化算法还必要不息优化来解决加倍纷乱的问题。若是图像中噪声过多,塔式分化要领是不克不及到达预期效率的。由于在加强图像边沿概况信息的同时,噪声也会被加强,它不克不及区分噪声和图像信息,这是一大弱点,必要在处置过程中虚弱噪声系数。

参考文献:

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[3]蔡静.MATLABR2015a小波剖析[M].北京:清华大学出书社,2016.

[4]占必超,吴一全,纪守新.基于安稳小波变换和Retinex的红外图像加强法[J].光学学报,2010,30(10):2788-2793.

科技立异与应用 2018年35期

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