Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码(16)
图像延拓
4.6.3 运用GUI界面对特定数字图片处理
1 二文图像分解
打开GUI界面，选择二文小波分解（wavelet2-D），选择File→Load→Image在弹出的目录菜单里选择需要处理的数字图像并选择确定，就将待处理的图像转载完成。选择好分解小波、分解层数后选择分析按钮（Analyze），即可完成特定图像的二文小波分解，结果如图4-9所示：
图 4-9 特定图像二文小波分解
上图总共有四幅图片，按照从上到下、从左到右的顺序依次为：原图像显示区域、展示显示区域、重构图像区域和图像分解区域。由上述仿真亦可清楚的看到，运用小波图像用户GUI界面可以实现对于特定图像的分解与重构，使得数字图像处理变的更加方便。
2 二文图像消噪
对于一副图像进行消噪处理，在GUI界面上选择好所用的分析小波、分解层数和所用的量化阈值，选择消噪按钮（De-noise），就可以完成对于特定图像的消噪工作。
例如本次毕业设计，选择harr小波作为分析小波，分解层数选择为3，并且设置各层的量化阈值，结果如图4-10所示：
图 4-10 特定图像二文小波消噪
通过上图的实验结果可以看出，通过小波图像用户GUI界面对于小波变换各项参数的设置，可以完成对于特定图像的消噪处理。以提高图像质感，完成个人需求。
3 二文图像压缩
同样，运用GUI进行图像的压缩处理，选择好分解小波、分解层数和量化阈值，选择压缩按钮（Compress），即可进行对于特定图像的压缩处理。
例如本次毕业设计，选择bior6.8小波作为分解小波，分解层数选择为2，并且设置各层的量化阈值、压缩后分解系数置零的个数比、压缩后剩余能量百分比，结果如图4-11所示：
图 4-11 特定图像二文小波压缩
通过上图的实验结果可以看出，通过小波图像用户GUI界面对于小波变换各项参数的设置，可以完成对于特定图像的压缩处理。以降低图像大小，完成个人需求。
4.6.4 对特定数字图片处理的Matlab代码实现
关于特定数字图像的处理，除了运用小波图像用户GUI界面进行图像处理外，运用Matlab所提供的小波变换函数，同样可以达到相应的数字图像处理效果。
1 图像失焦处理
关于图像的失焦处理可以有很多种不同的处理方式，本次毕业设计所采用的是运用二文小波图像增强的原理进行操作。仿真结果如图4-12所示：
图 4-12 特定图像增强仿真结果
程序代码的编译原理与上述图像增强的原理类似，故这里不在赘述，具体完整的运行程序见附录6。
2 图像平滑处理
关于图像的平滑处理可以有很多种不同的处理方式，本次毕业设计所采用的是运用二文小波图像消噪的原理进行操作。仿真结果如图4-13所示：
图 4-13 特定图像平滑处理仿真结果
程序代码的编译原理与上述图像消噪的原理类似，故这里不在赘述，具体完整的运行程序见附录7。
3 图像压缩处理
关于图像的压缩处理可以有很多种不同的处理方式，本次毕业设计所采用的是运用二文小波图像压缩的原理进行操作。仿真结果如图4-14所示：
图 4-14 特定图像压缩处理仿真结果
程序代码的编译原理与上述图像压缩的原理类似，故这里不在赘述，具体完整的运行程序见附录8。
4 图像素描效果处理