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基于小波分析的图像信号的去噪和稀疏表示

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小波阈值去噪是信号常用的处理方法 。其主要目的是通过去除信号中的噪声来提高信号的质量 ， 稀疏表达式的性质信号 稀疏表达式的目的是在给定的过完备字典中用尽可能少的原子来表达信号，可以得到信号更简洁的表达式 。

函数1、请问在 小波变换 图像去噪中Xnoise=X 18*(rand(size(Xwavedec2用于二维分解-2小波，其函数调用格式如下:小波(小波)，顾名思义，“小波 。所谓“小”，就是它有衰减；而称之为“波”是指其波动性，其振幅是正负震荡交替的形式 。与傅里叶变换相比，小波 transform是时间(空间)频率分析的局部化，它通过伸缩平移运算在多尺度上逐步细化信号(函数)，最终实现高频时的时间细分和低频时的频率细分 。它能自动适应时频信号 分析的要求，因此能聚焦信号的任何细节，解决了傅里叶变换的难题，成为继傅里叶变换以来科学方法的重大突破 。

【基于小波分析的图像信号的去噪和稀疏表示】%源代码来自小波transformation图像MATLAB环境下的去噪，刘智清晰；Clc % clean workspace loadwbarb% loaded original图像plot(221)；%创建新的窗口图像(X)；% display 图像colormap(地图)；%设置颜色索引图表标题( original图像)；% Settings 图像标题轴方形；%设置显示比例，生成noise图像并显示init%初始值randn(种子 ， 

2、 小波阈值增强和 小波阈值去噪有区别吗 小波阈值增强和小波阈值去噪是两个不同的概念，两者有一定的区别 。小波阈值去噪是信号常用的处理方法 。其主要目的是通过去除信号中的噪声来提高信号的质量 。该方法将小波分解成若干子带，然后对每个子带进行阈值化 ， 将小于某一阈值的系数设置为0，从而达到去噪的目的 。可以说小波阈值去噪是一种消除噪声的技术手段 。小波的阈值增强是提高图像质量的一种方法 。

与小波阈值去噪相比，小波阈值增强不仅去除了噪声，还增强了图像的特性 。在实际应用中，经常同时使用小波阈值去噪和小波阈值增强 。例如，在数字图像处理中，可以通过阈值去噪去除小波中的噪声，然后通过阈值增强对图像进行增强 。一般来说，小波阈值去噪和小波阈值增强都是小波变换的应用 。它们在应用场景和处理目的上有所不同，但在实际应用中往往会结合起来 。

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