编程作业:
以 lena 图像为例,编程实现小波域维纳滤波(具体算法见十三讲 ppt)
小波变换可以使用 matlab 子带的 dwt2.
⚫ 首先使用高斯噪声叠加在原始图像上。
⚫ 使用分解三次后进行维纳滤波再逐层返回,使用的是 dwt2 这个函数
⚫ [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,' bior2.2')
⚫ 每次进行计算的是 CH,CV,CD 三个高频分量。
⚫ 计算完之后再和低频进行重构复原。
⚫ 最后对三次维纳滤波的结果和原始图像做差值,发现差值基本都是一些边缘,说明一些
高频的分量在滤波的过程中被滤掉了。但是总体的滤波效果还是不错的。
结果图如下图所示: