对传统去噪算法、小波去噪算法和曲波去噪算法的理论进行了介绍,采用Matlab编程对两种算法进行了测试。对原图加不同类型和不同强度的噪声,采用小波去噪和曲波去噪算法对这些图片进行去噪仿真实验。计算不同噪声图片处理后的信噪比以及人眼视觉直观感受两个方面来评价去噪的效果。通过观察得到的去噪图片以及信噪比数据,小波去噪和曲波去噪算法对高斯噪声都能起到良好的去噪效果。而对于椒盐噪声,则会导致图片的失真,但曲波去噪算法处理椒盐噪声后得到的图片能够更加符合人眼的视觉感受。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2018-10-10 15:39 源码
文件 325120 2018-10-13 14:59 源码小波去噪和曲波去噪.doc
目录 0 2017-03-29 16:05 源码曲波程序及结果
文件 15003 2018-10-13 14:57 源码曲波程序及结果fdct_wrapping.m
文件 751 2014-04-27 11:56 源码曲波程序及结果fdct_wrapping_window.m
文件 16277 2012-03-13 03:21 源码曲波程序及结果ifdct_wrapping.m
文件 32087 2012-03-13 03:21 源码曲波程序及结果Lena.jpg
文件 39936 2017-02-22 12:36 源码曲波程序及结果Thumbs.db
文件 5998 2018-10-13 14:57 源码曲波程序及结果wavedenoise.m
目录 0 2018-10-10 15:39 演示
文件 42717693 2017-03-24 18:08 演示10545.wmv
文件 64 2018-10-10 16:34 说明.txt
目录 0 2018-10-10 15:38 需求
文件 84 2017-03-06 16:28 需求新建文本文档 (2).txt
function C = fdct_wrapping(x is_real finest nbscales nbangles_coarse)
% fdct_wrapping.m - Fast Discrete Curvelet Transform via wedge wrapping - Version 1.0
%
% Inputs
% x M-by-N matrix
%
% Optional Inputs
% is_real Type of the transform
% 0: complex-valued curvelets
% 1: real-valued curvelets
% [default set to 0]
% finest Chooses one of two possibilities for the coefficients at the
% finest level:
% 1: curvelets
% 2: wavelets
% [default set to 2]
% nbscales number of scales including the coarsest wavelet level
% [default set to ceil(log2(min(MN)) - 3)]
% nbangles_coarse
% number of angles at the 2nd coarsest level minimum 8
% must be a multiple of 4. [default set to 16]
%
%
%
% See also ifdct_wrapping.m fdct_wrapping_param.m
%
% By Laurent Demanet 2004
X = fftshift(fft2(ifftshift(x)))/sqrt(prod(size(x)));
[N1N2] = size(X);
if nargin < 2 is_real = 0; end;
if nargin < 3 finest = 2; end;
if nargin < 4 nbscales = ceil(log2(min(N1N2)) - 3); end;
if nargin < 5 nbangles_coarse = 16; end;
% Initialization: data structure
nbangles = [1 nbangles_coarse .* 2.^(ceil((nbscales-(nbscales:-1:2))/2))];
if finest == 2 nbangles(nbscales) = 1; end;
C = cell(1nbscales);
for j = 1:nbscales
C{j} = cell(1nbangles(j));
end;
% Loop: pyramidal scale decomposition
M1 = N1/3;
M2 = N2/3;
if finest == 1
% Initialization: smooth periodic extension of high frequencies
bigN1 = 2*floor(2*M1)+1;
bigN2 = 2*floor(2*M2)+1;
equiv_index_1 = 1+mod(floor(N1/2)-floor(2*M1)+(1:bigN1)-1N1);
equiv_index_2 = 1+mod(floor(N2/2)-floor(2*M2)+(1:bigN2)-1N2);
X = X(equiv_index_1equiv_index_2);
% Invariant: equiv_index_1(floor(2*M1)+1) == (N1 + 2 - mod(N12))/2
% is the center in frequency. Same for M2 N2.
window_length_1 = floor(2*M1) - floor(M1) - 1 - (mod(N13)==0);
window_length_2 = floor(2*M2) - floor(M2) - 1 - (mod(N23)==0);
% Invariant: floor(M1) + floor(2*M1) == N1 - (mod(M13)~=0)
% Same for M2 N2.
coord_1 = 0:(1/window_length_1):1;
coord_2 = 0:(1/window_length_2):1;
[wl_1wr_1] = fdct_wrapping_window(coord_1);
[wl_2wr_2] = fdct_wrapping_window(coord_2);
lowpass_1 = [wl_1 ones(12*floor(M1)+1) wr_1];
if mod(N13)==0 lowpass_1 = [0 lowpass_1 0]; end;
lowpass_2 = [wl_2 ones(12*floor(M2)+1) wr_2];
if mod(N23)==0 lowpass_2 = [0 lowpass_2 0]; end;
lowpass = lowpass_1‘*lowpass_2;
Xlow = X .* lowpass;
scales = nbscales:-1:2;
else
M1 = M1/2;
M2 = M2/2;
window_length_1 = floor(2*M1) - floor(M1) - 1;
window_length_2 = floor(2*M2) - floor(M2) - 1;
coord_1 = 0:(1/window_length_1):1;
coord_2 = 0:(1/window_length_2):1;
[wl_1wr_1] = fdct_wrapping_windo
属性 大小 日期 时间 名称
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