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Matlab小波图像处理+完整程序(以下为部分程序:clc;
clear;
% 装载图像
load woman;
% X包含载入的图像
% 绘制原始图像
figure(1);
subplot(2,2,1);
image(X);
colormap(map);
title('原始图像');
% 使用sym5对X进行尺度为2的分解
[c,s] = wavedec2(X,1,'sym5');
% 从小波分解结构[c,s]进行尺度为1和2时的低频重构
a1 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1);
a2 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1);
% 绘制尺度为1时的低频图像
subplot(2,2,3);
image(a1);colormap(map);
title('尺度为1时的低频图像');
% 绘制尺度为2时的低频图像
subplot(2,2,4);
image(a2);colormap(map);
title('尺度为2时的低频图像');
% 从小波分解结构[c,s]在尺度为2时重构高频
% 'h' 是水平方向
% 'v' 是垂直方向
% 'd' 是对角方向
hd2 = wrcoef2('h',c,s,'sym5',1);
vd2 = wrcoef2('v',c,s,'sym5',1);
dd2 = wrcoef2('d',c,s,'sym5',1);
% 绘制高频图像
figure(2);
subplot(2,2,1);
image(hd2);colormap(map);
title('尺度为2时的水平高频图像');
subplot(2,2,2);
image(vd2);colormap(map);
title('尺度为2时的垂直高频图像');
subplot(2,2,3);
image(dd2);colormap(map);
title('尺度为2时的对角高频图像');
..............)
代码片段和文件信息
%对矩阵取自适应阈值
function out=ada_thr(cna0)
[rowcol]=size(c);
m1=(n+1)/2;%n为奇数是模板的大小
m2=(n-1)/2;
temp_c=c;
for irow=m1:(row-m1)
for jcol=m1:(col-m1)
if c(irowjcol)>0
lefttop_h=irow-m2;%左上角横坐标
lefttop_v=jcol-m2;%左上角纵坐标
sub_c=sub_m(clefttop_hlefttop_vn);
mean_array=sum(sub_c);
adapt_thr=sum(mean_array)*a0;
temp_c(irowjcol)=wthresh(c(irowjcol)‘h‘adapt_thr);
end
end
end
out=temp_c;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 69785 2007-06-29 16:59 prog\1.JPG
文件 569 2007-07-02 11:23 prog\ada_thr.m
文件 265 2007-07-02 15:55 prog\dayu_c.m
文件 859 2007-07-02 22:43 prog\edge_li
文件 2460 2007-09-24 11:40 prog\edge_xiaobo.fig
文件 6891 2007-09-24 11:30 prog\edge_xiaobo.m
文件 267 2007-07-02 11:21 prog\guiyi.m
文件 2625 2007-07-02 11:17 prog\local_max_mode.m
文件 226 2007-07-02 11:22 prog\mul_c.m
文件 336 2007-07-02 11:19 prog\rank_c.m
文件 1206 2008-09-28 22:56 prog\running.m
文件 322 2007-07-02 11:18 prog\sub_m.m
文件 1664 2007-07-03 11:42 prog\xiaobo_edge.m
文件 268 2007-07-02 15:52 prog\zhengxing.m
目录 0 2008-09-28 22:57 prog
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