python图像多层小波分解_Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪

Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪

Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪

最近需要做小波分解相关的东西，博客这里做一个简单的记录

灰度图的小波分解与重构：

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import imshow

import numpy as np

# 小波库

import pywt

import cv2

# 读取图像并转化为灰度图

im = cv2.imread(‘LenaRGB.bmp’)

im = cv2.resize(im, (256, 256))

img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)

# 对图像进行小波分解

coeffs = pywt.dwt2(img, ‘bior1.3’)

LL, (LH, HL, HH) = coeffs

# 查看分解结果

plt.subplot(221), plt.imshow(LL, ‘gray’), plt.title(“LL”)

plt.subplot(222), plt.imshow(LH, ‘gray’), plt.title(“LH”)

plt.subplot(223), plt.imshow(HL, ‘gray’), plt.title(“HL”)

plt.subplot(224), plt.imshow(HH, ‘gray’), plt.title(“HH”)

plt.show()

结果如下：

对图像进行小波重构

# 很简单，直接拿轮子来用

img_r = pywt.idwt2(coeffs, “bior1.3”)

plt.imshow(img_r, ‘gray’)

结果如下：

灰度图加指定半径噪声

# 原灰度图除255，调轮子，再乘255就完事了

# 非灰度图不需要这个操作，直接调random_noise就好

def imnoise(img, sigma):

return skimage.util.random_noise(img / 255, mode=’gaussian’, seed=None, var=(sigma/255.0)**2) * 255

调用后的结果如下，这是半径为25的结果：

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