如何对图像进行小波分解重构,得到噪声分量.当对有噪图像 x1进行二维小波处理,对有噪图像进行分解和重构,将低频分量的小波系数置于零,可得到主要由噪声信息和图像高频信息组成的高频

如何对图像进行小波分解重构,得到噪声分量.当对有噪图像 x1进行二维小波处理,对有噪图像进行分解和重构,将低频分量的小波系数置于零,可得到主要由噪声信息和图像高频信息组成的高频
如何对图像进行小波分解重构,得到噪声分量.
当对有噪图像 x1进行二维小波处理,对有噪图像进行分解和重构,将低频分量的小波系数置于零,可得到主要由噪声信息和图像高频信息组成的高频分量,

如何对图像进行小波分解重构,得到噪声分量.当对有噪图像 x1进行二维小波处理,对有噪图像进行分解和重构,将低频分量的小波系数置于零,可得到主要由噪声信息和图像高频信息组成的高频
matlab中如果使用waverec函数重构,将最高阶的低频分量小波系数置零,可以得到噪声信息和图像高频信息组成的高频分量的重构结果.可参看http://zhidao.baidu.com/question/560397721568200644.html?oldq=1的评论部分.也可使用wrcoef函数,可以将所有的高频分量的小波系数重构后再相加,与前一种方法是等同的.
另外,如果噪声信息和图像高频信息的尺寸大小差不多,那么想要完全分离噪声信息和图像高频信息是非常困难的.