MATLAB环境下图像处理的小波变换应用

这份Matlab代码展示小波变换在图像处理中的图像分解原理。

小波变换在图像处理中被广泛应用，特别是在相位滤波提取和解包裹技术方面具有重要作用。

matlab 的图像里，小波变换和 Huffman 编码算是蛮常用的一对搭档。尤其是你想把图像压缩搞得更高效点，这俩配合起来还挺有意思的。用Sobel和Laplacian-Gaussian方法做图像边缘提取，效果清晰，还挺适合用在灰度图上测试。Sobel 比较快，Laplacian-Gaussian 边缘更细腻一点，你可以两个都试试，对比看看。小波变换适合做多分辨率，图像压缩和去噪时蛮好用的。像那种要保留图像细节又得控制大小的场景，小波就挺合适，搭配 Huffman 编码还能再压一压。Huffman 编码压缩效率高，编码过程也不复杂，在图像存储或传输的时候能省不少空间。如果你做过 JPEG 压

Haar小波变换在图像处理中的应用，概述了小波变换的基本概念，并重点描述了如何利用Matlab软件中的小波工具包对原始图像进行高效分解。

一、傅里叶变换/5、频率域图像增强I=fft2(x);%快速傅里叶变换I=fft2(x,m,n); x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。 I1=abs(I);%计算I的幅度谱I2=angle(I);%计算I的相位谱Y=fftshift(I);%频谱平移I=ifft2(x);%快速傅里叶逆变换I=ifft2(x,m,n);

在图像处理中，使用Hough变换是检测直线的重要技术之一。通过调用hough()函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵；再利用houghpeaks()函数在霍夫矩阵中找到峰值点；最后，应用houghlines()函数提取原二值图像中的直线信息。

利用小波变换技术进行图像分割，使用MATLAB实现并优化复小波变换在医学图像中的应用。

对数变换是matlab图像处理中的一种预处理方法，用于增强图像的低亮度区域并压缩高亮度区域。

在Matlab环境中，利用小波变换进行图像融合的代码集成了图片和GUI界面，操作简便。随着技术的进步，这一技术正逐步成为图像处理中不可或缺的一部分。