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Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码(16)

时间:2016-12-04 14:21来源:毕业论文
图像延拓 4.6.3 运用GUI界面对特定数字图片处理 1 二文图像分解 打开GUI界面,选择二文小波分解(wavelet2-D),选择FileLoadImage在弹出的目录菜单里选择需要


            图像延拓

4.6.3 运用GUI界面对特定数字图片处理
  1 二文图像分解
打开GUI界面,选择二文小波分解(wavelet2-D),选择File→Load→Image在弹出的目录菜单里选择需要处理的数字图像并选择确定,就将待处理的图像转载完成。选择好分解小波、分解层数后选择分析按钮(Analyze),即可完成特定图像的二文小波分解,结果如图4-9所示:
 
图 4-9 特定图像二文小波分解

上图总共有四幅图片,按照从上到下、从左到右的顺序依次为:原图像显示区域、展示显示区域、重构图像区域和图像分解区域。由上述仿真亦可清楚的看到,运用小波图像用户GUI界面可以实现对于特定图像的分解与重构,使得数字图像处理变的更加方便。

  2 二文图像消噪
对于一副图像进行消噪处理,在GUI界面上选择好所用的分析小波、分解层数和所用的量化阈值,选择消噪按钮(De-noise),就可以完成对于特定图像的消噪工作。
例如本次毕业设计,选择harr小波作为分析小波,分解层数选择为3,并且设置各层的量化阈值,结果如图4-10所示:
 
图 4-10 特定图像二文小波消噪

通过上图的实验结果可以看出,通过小波图像用户GUI界面对于小波变换各项参数的设置,可以完成对于特定图像的消噪处理。以提高图像质感,完成个人需求。

  3 二文图像压缩
    同样,运用GUI进行图像的压缩处理,选择好分解小波、分解层数和量化阈值,选择压缩按钮(Compress),即可进行对于特定图像的压缩处理。
例如本次毕业设计,选择bior6.8小波作为分解小波,分解层数选择为2,并且设置各层的量化阈值、压缩后分解系数置零的个数比、压缩后剩余能量百分比,结果如图4-11所示:
图 4-11 特定图像二文小波压缩
通过上图的实验结果可以看出,通过小波图像用户GUI界面对于小波变换各项参数的设置,可以完成对于特定图像的压缩处理。以降低图像大小,完成个人需求。
4.6.4 对特定数字图片处理的Matlab代码实现
关于特定数字图像的处理,除了运用小波图像用户GUI界面进行图像处理外,运用Matlab所提供的小波变换函数,同样可以达到相应的数字图像处理效果。

  1 图像失焦处理
关于图像的失焦处理可以有很多种不同的处理方式,本次毕业设计所采用的是运用二文小波图像增强的原理进行操作。仿真结果如图4-12所示:
 
图 4-12 特定图像增强仿真结果

程序代码的编译原理与上述图像增强的原理类似,故这里不在赘述,具体完整的运行程序见附录6。


  2 图像平滑处理
关于图像的平滑处理可以有很多种不同的处理方式,本次毕业设计所采用的是运用二文小波图像消噪的原理进行操作。仿真结果如图4-13所示:
 
图 4-13 特定图像平滑处理仿真结果

    程序代码的编译原理与上述图像消噪的原理类似,故这里不在赘述,具体完整的运行程序见附录7。

  3 图像压缩处理
关于图像的压缩处理可以有很多种不同的处理方式,本次毕业设计所采用的是运用二文小波图像压缩的原理进行操作。仿真结果如图4-14所示:
 
图 4-14 特定图像压缩处理仿真结果

程序代码的编译原理与上述图像压缩的原理类似,故这里不在赘述,具体完整的运行程序见附录8。
  4 图像素描效果处理 Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码(16):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_705.html
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