%從圖像文件中讀取像素數據矩陣并顯示原始圖像
[Xmap]=imread（‘D:\MATLAB\work\1234.tif’’tif’）;
subplot（221）;image（X）;colormap（map）;
title（‘原始信號’）
axis?square;
%添加噪聲，并顯示
init=2055615866??%設置隨機數的初始值
randn（‘seed’init）
X=double（X）+1;%此處將8位型數據轉化為64位雙精度型數據
Y=38*randn（size（X））;%此處產生了一個隨機量
X=X+Y;%在信號上加一個噪聲
subplot（222）;image（X）;colormap（map）;
title（‘含噪圖像’）
axis?square;
%下面對信號進行消噪處理
%用小波函數sym4對x進行二層小波分解
%c為分解后的各方向上的系數矩陣，s為各尺度各頻率上的系數長度
[cs]=wavedec2（X2’?sym4’）;
%下面提取小波分解中的第一層的低頻圖像，實現低通濾波消噪
a1=wrcoef2（‘a’cs?’?sym4’1）;
%畫出第一次消噪圖像，畫出的實為低頻部分，也為主體輪廓
subplot（223）;image（a1）;
title（‘第一次消噪信號圖像’）
axis?square;
%提取小波分解中第二層的低頻圖像，實現低通濾波消噪
%也相當于把第一層的低頻圖像經過再一次的低頻濾波處理
a2=wrcoef2（‘a’cs?’?sym4’2）;
%畫出第二次消噪，也即在第一次的基礎上再畫出主體輪廓
subplot（224）;image（a2）;
title（‘第二次消噪信號圖像’）
axis?square

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?????文件?????126981??2009-05-14?22:05??MATLAB圖像處理實現直線識別（擬合角平分線）\1.JPG

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