二维图像的小波降噪与压缩专业方向课程设计报告(4)

对上一层低频分量再一次进行分解即可，如下图所示：

LL1 HL1

一层小波分解 两层小波分解

图4.2.1 图像两层小波变换示意图

LL，LH，HL, HH分别表示低频分量，高频水平、高频垂直、高频对角方向分量。

本文用MATLAB小波工具箱中函数wavedec2对图像进行二维小波多层分解；wrcoef2和wdencmp函数进行小波重构。其中wdencmp函数设置不同参数可使用不同阈值萎缩消噪并重构。 小波函数程序： clear all close all

clc%装载原始图像信号，根据情况也可以使用伪彩色（如jet,cool），查看colormap函数的帮助。

map = gray(256);

%输入图像可以使用灰度图像。彩色图像使用rgb2hsv命令转换转换后的v通道是灰度的

X = imread('c:\\wy.bmp'); subplot(2,2,1); % 新建窗口 image(X); % 显示图像

%定义一些map的值有'jet'（默认）,'hsv','hot','cool','spring','gray'等，可以看colormap的帮助。 title('原始图像')

colormap(map);%生成含噪图像 init=2055615866; % 初始值

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LH1 对LL1再次小波变换 LL2 HL2 LH2 HH2 HH1 HH1 HL1

班级： 姓名： 学号： 课题：二维图像的小波降噪与压缩

rand('seed',init); %初始化rand函数内部信息

X = double(X); %强制转化为double格式。注意和im2double的区别。 XX=X+12*randn(size(X)); %添加均值为0，方差为12^2的正态分布噪声。 XXshow = uint8(XX); subplot(2,2,2); image(XXshow); colormap(map); title('含噪图像'); %对图像消噪

[c,l]=wavedec2(XX,2,'sym5'); %首先用sym5小波函数对图像进行2层分解 a1=wrcoef2('a',c,l,'sym5',1); %图像第一层重构 a2=wrcoef2('a',c,l,'sym5',2); %图像第二层重构 subplot(2,2,3); image(a1); colormap(map);

title('第一层重构图像'); subplot(2,2,4); image(a2); colormap(map);

title('第二层重构图像');

通过阈值的选取，MATLAB 小波去噪程序； clear all close all clc

map=gray(256); F=imread('c:\\wy.bmp'); subplot(2,2,1); image(F); colormap(map); title('原始图像');

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%生成含噪声图像 init=2055615886; randn('seed',init); F = double(F); FF=F+8*randn(size(F)); FFshow = uint8(FF); subplot(2,2,2); image(FFshow); colormap(map); title('含噪图像');

[c,l]=wavedec2(FF,2,'coif2'); %用小波函数coif2对图像进行2层分解 n=[1,2]; %设置尺度向量 p=[10.28,24.08]; %设置阈值向量

nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s'); %对高频小波系数进行阈值处理 %nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s'); %nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');

F1=waverec2(nc,l,'coif2'); %图像二维小波重构 subplot(2,2,3); image(F1); colormap(map);

title('第一次消噪后的图像');

mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s'); %再次对高频小波洗漱进行阈值处理 %nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s'); %nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');

F2=waverec2(mc,l,'coif2'); %图像的二维小波重构 subplot(2,2,4); image(F2); colormap(map);

title('第二次消噪后的图像');

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班级： 姓名： 学号： 课题：二维图像的小波降噪与压缩

五、设计总结

经过两个星期的实习，过程曲折可谓一语难尽。在此期间我们也失落过，也曾一度热情高涨。从开始时满富盛激情到最后汗水背后的复杂心情，点点滴滴无不令我回味无长。

生活就是这样，汗水预示着结果也见证着收获。劳动是人类生存生活永恒不变的话题。通过实习，我才真正领略到“艰苦奋斗”这一词的真正含义，我才意识到老一辈电子设计为我们的社会付出。我想说，设计确实有些辛苦，但苦中也有乐，在如今单一的理论学习中，很少有机会能有实践的机会，但我们可以，而且设计也是一个团队的任务，一起的工作可以让我们有说有笑，相互帮助，配合默契，多少人间欢乐在这里洒下，大学里一年的相处还赶不上这十来天的合作，我感觉我和同学们之间的距离更加近了;我想说，确实很累，但当我们看到自己所做的成果时，心中也不免产生兴奋; 正所谓“三百六十行，行行出状元”。我们同样可以为社会作出我们应该做的一切，这有什么不好?我们不断的反问自己。也许有人不喜欢这类的工作，也许有人认为设计的工作有些枯燥，但我们认为无论干什么，只要人生活的有意义就可。社会需要我们，我们也可以为社会而工作。既然如此，那还有什么必要失落呢?于是我们决定沿着自己的路，执着的走下去。

同时我认为我们的工作是一个团队的工作，团队需要个人，个人也离不开团队，必须发扬团结协作的精神。某个人的离群都可能导致导致整项工作的失败。实习中只有一个人知道原理是远远不够的，必须让每个人都知道，否则一个人的错误，就有可能导致整个工作失败。团结协作是我们实习成功的一项非常重要的保证。而这次实习也正好锻炼我们这一点，这也是非常宝贵的。

对我们而言，知识上的收获重要，精神上的丰收更加可喜。挫折是一份财富，经历是一份拥有。这次实习必将成为我人生旅途上一个非常美好的回忆!

通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题，可以说得是困难重重，这毕竟第一次做的，难免会遇到过各种各样的问题，同时在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。

这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多专业知识问题，最后在老师的辛勤指导下，终于游逆而解。同时，在老师的身上我们学也到很多实用的知识，在次我们表示感谢!同时，对给过我帮助的所有同学和各位指导老师再次表示忠心的感谢!

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参考文献

1 夏良正.数字图像处理（2）.东南大学出版社,1999.89-96.

2 阮秋琦.数字图像处理学[M].第二版.北京.电子工业出版社.2007.1-2 3 戴善荣.数据压缩.第一版.西安电子科技大学出版社.2005.

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