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小波图像去噪的原理是什么啊
小波去噪的原理小波去噪是一种基于小波分析的降噪方法。它利用了小波分析的性质，将信号的频域表示为不同的小波系数，从而分离出信号的有用信息与噪声信息。然后通过对小波系数的选择和缩放来实现降噪的目的。
图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，***取不同的去噪方法。
非线性阈值处理方法又称小波收缩法，该方法的基本原理是基于小波变换的集中能力。即通过小波变换后有用信号的能量集中于少数小波系数上，而白噪声在小波变换域上仍然分散在大量小波系数之上。
因为小波函数是具有局部时频特性，对于图像高频和低频部分，可以通过不同的方法，比如说阈值选取处理，根据不同的阈值选取达到不同的去噪效果，应用比较广泛，去噪效果较好，并且小波变换还可以和其他去噪方法结合，效果更佳。
小波去噪的原理是什么
小波去噪原理小波去噪是一种基于小波变换的去噪方法，它利用小波变换将信号分解为不同尺度的分量，然后根据噪声的特性，对不同尺度的分量进行不同的处理，最后再将处理后的分量重构为去噪后的信号。
非线性阈值处理方法又称小波收缩法，该方法的基本原理是基于小波变换的集中能力。即通过小波变换后有用信号的能量集中于少数小波系数上，而白噪声在小波变换域上仍然分散在大量小波系数之上。
图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，***取不同的去噪方法。
经过软阈值函数的作用，小波系数在小波域就比较光滑了，因此用软阈值去噪得到的图象看起来很平滑，类似于冬天通过窗户看外面一样，像有层雾罩在图像上似的。
因为小波函数是具有局部时频特性，对于图像高频和低频部分，可以通过不同的方法，比如说阈值选取处理，根据不同的阈值选取达到不同的去噪效果，应用比较广泛，去噪效果较好，并且小波变换还可以和其他去噪方法结合，效果更佳。
以地震信号去噪为例，原理是利用短时傅立叶变换来滤波去噪，但是短时傅立叶变换不能同时兼顾时间分辨率和频率分辨率。信号的能量主要分布在低分辨的尺度函数上，而噪声的能量分布不变，仍然均匀分布在所有小波系数上。
小波阈值去噪的优缺点
1、软阈值法将较小的小波系数置零，而对较大的小波系数向零进行收缩，即：学者证明了用软阈值法能使估计信号实现最大均方误差最小化，即去噪后的估计信号是原始信号的近似最优估计。
2、现有的几种主要的降噪方法都有各自的优点和缺点，最大的缺点就是对原来的音质有影响，这是让人无法忍受的。最后终于找到一种可以在保证原有音质的情况下，有效降低噪音的方法。这就是“扩展器降噪法”。
3、因为小波函数是具有局部时频特性，对于图像高频和低频部分，可以通过不同的方法，比如说阈值选取处理，根据不同的阈值选取达到不同的去噪效果，应用比较广泛，去噪效果较好，并且小波变换还可以和其他去噪方法结合，效果更佳。
4、对这种信号的降噪处理，用传统的傅立叶变换分析，显得无能为力，因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况。
5、Morlet等小波由于各种原因，通常无法进行DWT，也就没有逆变换和重构。因此，我们需要根据信号的特点和分析目的选择合适的小波基。阈值处理的应用阈值处理是小波变换中常用的信号去噪方法。
6、其中低频分量包含信号的主要特征，而高频分量包含噪声。然后，根据噪声的特性，对不同尺度的分量进行不同的处理，比如低频分量可以保留，而高频分量可以滤除。最后，将处理后的分量重构为去噪后的信号。
请教小波去噪中wdencmp函数使用的问题
通常进行小波压缩重构后的图像是与原图像相同尺寸的，除非你将其它高频系数都删去不用。压缩后的图像如果是xcomp的话，直接用size就行了吧。
去噪有很多种方法，现在小波去噪最为常用，在matlab中有自带的函数进行小波去噪，简单易行。最常用且简单的是阈值去噪，用函数ddencmp（）生成信号的默认阈值，然后利用函数wdencmp（）进行去噪。
小波去噪原理是什么
小波去噪的原理小波去噪是一种基于小波分析的降噪方法。它利用了小波分析的性质，将信号的频域表示为不同的小波系数，从而分离出信号的有用信息与噪声信息。然后通过对小波系数的选择和缩放来实现降噪的目的。
非线性阈值处理方法又称小波收缩法，该方法的基本原理是基于小波变换的集中能力。即通过小波变换后有用信号的能量集中于少数小波系数上，而白噪声在小波变换域上仍然分散在大量小波系数之上。
图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，***取不同的去噪方法。
因为小波函数是具有局部时频特性，对于图像高频和低频部分，可以通过不同的方法，比如说阈值选取处理，根据不同的阈值选取达到不同的去噪效果，应用比较广泛，去噪效果较好，并且小波变换还可以和其他去噪方法结合，效果更佳。
小波系数改变很大。因此各种各样的阈值函数就出现了，其目的我认为就是要使大的系数保留，小的系数被剔出，而且在小波域系数过渡要平滑。
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