小波变换（分解/重构）和彩色图像分量处理小波变换彩色图像分量处理代码效果图

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我是靠谱客的博主深情小蝴蝶，这篇文章主要介绍小波变换（分解/重构）和彩色图像分量处理小波变换彩色图像分量处理代码效果图，现在分享给大家，希望可以做个参考。

小波变换

小波分析

小波变换分成两个大类：离散小波变换（DWT）和连续小波转换（CWT）。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。所有小波变换可以视为时域频域表示的形式，所以和调和分析相关。

应用

1.影像分割
影像分割可以定义为，将影像分成若干个区域，而这些像素组成区域必须为各个类似的像素所连结而成．
临界值法：主要是靠设定临界值，来去区分物体与背景．
区域法：将影像分为若干个子区域，这些子区域有相连性
边界法：借由求影像梯度大小，来找出正确影像边界的方法
边缘法：利用一阶导数的大小来侦测出边缘所在的位置，之后再使用一阶导数的方向将小的边缘连结成边界的方法．
借由小波转换的方法，将原始的影像，经过特定的小波转换的技巧后, EX: symlets wavelet, 滤除掉噪声，并且对Ｘ轴方向做一次小波转换，对Y轴方向做一次小波转换，之后采用影像分割的方法，提高影像分割的精确度．
2.影像压缩
原始的图形资料 -> 色彩模式的转换 -> DCT转换 -> 量化器 -> 编码器 -> 压缩完成
算法细节参考小波压缩。
3.边缘侦测
4.音乐信号分析
5.遥测影像分析
6.生物医学信号分析:心电图 (Electrocardiography) 与脑波图 (Electroencephalography)

小波转换的优点

可以同时观察频率和时间轴，在频率高时有较好的时间清晰度，在频率低时有较好的频率清晰度。
有快速小波转换可以加速运算。
可以分离出信号的精细或粗糙成分。
在小波理论中，可以用较少的小波系数去逼近一个函数。
对信号去噪或压缩信号时，不会对信号造成明显的破坏。
适用于分析突变信号，以及奇异信号
可以分析信号不同scale大小样貌

代码实现

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import numpy as np
import pywt
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,filters
from numpy import *

#1  读入图片数据
img = cv2.imread("huidu4.png")
img = cv2.resize(img, (448, 448))
# 将多通道图像变为单通道图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
noiseSigma=0.04
img =img+random.normal(0, noiseSigma, size=img.shape)   #生成正态分布

plt.figure('小波变换分解一层')
##coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')    # 2分解一层
coeffs = pywt.wavedec2( img, 'haar', level=1)
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 将各个子图进行拼接，最后得到一张图（影像压缩）
AH = np.concatenate([cA, cH], axis=1)   # np.concatenate 数组拼接函数 axis表示对应行
VD = np.concatenate([cV, cD], axis=1)
img1 = np.concatenate([AH, VD], axis=0)

##可以进行图像阈值分割/（影像分割）
thresh = filters.threshold_otsu(img)   #返回一个阈值
dst =(img<= thresh)*1.0                #根据阈值进行分割

#软阈值 重构  计算系数
#pywt.thresholding.软，尤其是它的lambda表达式：lambda x: pywt.thresholding.soft(x, threshold)

threshold = noiseSigma*sqrt(2*log2(img.size))
NewWaveletCoeffs = map (lambda x: pywt.thresholding.soft(x,threshold), coeffs)
NewImage = pywt.waverec2( coeffs, 'haar')

titles = ['Source','compression','segmentation' ,"reconstruction"]  
images = [img ,img1,dst,NewImage]  
for i in range(4):  
   plt.subplot(1,4,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')  
   plt.title(titles[i])  
   plt.xticks([]),plt.yticks([])  
plt.show()

##1  图片
##2  分解
##3  阈值（同时进行处理）
##4  重构
##5  图片

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import numpy as np
import pywt
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,filters
from numpy import *

#1  读入图片数据
img = cv2.imread("huidu4.png")
img = cv2.resize(img, (448, 448))
# 将多通道图像变为单通道图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
noiseSigma=0.04
img =img+random.normal(0, noiseSigma, size=img.shape)   #生成正态分布

plt.figure('小波变换分解一层')
##coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')    # 2分解一层
coeffs = pywt.wavedec2( img, 'haar', level=1)
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 将各个子图进行拼接，最后得到一张图（影像压缩）
AH = np.concatenate([cA, cH], axis=1)   # np.concatenate 数组拼接函数 axis表示对应行
VD = np.concatenate([cV, cD], axis=1)
img1 = np.concatenate([AH, VD], axis=0)

##可以进行图像阈值分割/（影像分割）
thresh = filters.threshold_otsu(img)   #返回一个阈值
dst =(img<= thresh)*1.0                #根据阈值进行分割

#软阈值 重构  计算系数
#pywt.thresholding.软，尤其是它的lambda表达式：lambda x: pywt.thresholding.soft(x, threshold)

threshold = noiseSigma*sqrt(2*log2(img.size))
NewWaveletCoeffs = map (lambda x: pywt.thresholding.soft(x,threshold), coeffs)
NewImage = pywt.waverec2( coeffs, 'haar')


titles = ['Source','compression','segmentation' ,"reconstruction"]  
images = [img ,img1,dst,NewImage]  
for i in range(4):  
   plt.subplot(1,4,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')  
   plt.title(titles[i])  
   plt.xticks([]),plt.yticks([])  
plt.show()


##1  图片
##2  分解
##3  阈值（同时进行处理）
##4  重构
##5  图片

效果图
在这里插入图片描述
图二是将影像经过处理的结果，可以看出在高频部分，左下角为水平方向的边缘；右上方为垂直方向的边缘；右下方为图形的角落。而左上角为低频，可继续做小波转换，分出更粗略、接近原影像的缩略图，来达到压缩效果。
图三是图像阈值分割技术。把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。
图四是重构之后的图像。

彩色图像分量处理

split函数：返回值顺序为：B、G、R

代码

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##提取lena图像的R、G、B成分

#encoding:utf-8

#
#彩图R、G、B的提取
#
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread("caise2.jpg")

#R、G、B分量的提取
(B,G,R) = cv2.split(image)# 通道分解提取R、G、B分量

BH = cv2.equalizeHist(B) # 对b分量进行均衡化
GH = cv2.blur(G, (5,5)) # 对b分量进行均值滤波化
RH = cv2.medianBlur(R,5)# 对b分量进行中值滤波化

#显示原图和每个分量操作后的图像 （这里因为Plt会有些变色）
titles = ['Original', 'Red','Green',"Blue"]  
images = [image,BH,GH,RH]  
for i in range(4):  
   plt.subplot(1,4,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')  
   plt.title(titles[i])  
   plt.xticks([]),plt.yticks([])  
plt.show()




###encoding:utf-8
##
###
###彩图R、G、B的提取与合并
###
##import numpy as np
##import cv2
##
##image = cv2.imread("H:\img\lena.jpg")
##cv2.imshow("Original",image)
##cv2.waitKey(0)
##
###R、G、B分量的提取
##(B,G,R) = cv2.split(image)#提取R、G、B分量
###R、G、B的合并
##merged = cv2.merge([B,G,R])#合并R、G、B分量
##cv2.imshow("Merged",merged)
##cv2.waitKey(0)