基于MATLAB的图像对比度增强的小波变换编码

资 源 简 介

基于MATLAB的图像对比度增强的小波变换编码

详 情 说 明

小波变换在图像对比度增强中的应用是一种结合时频分析的强大技术，它能够有效提升图像的视觉质量。MATLAB为这类操作提供了完善的函数库支持。

传统的对比度增强方法通常直接在空域（像素域）调整直方图分布，而小波变换则将图像分解到不同频带——低频部分保留整体轮廓，高频部分捕捉细节。通过有针对性地增强特定频带的系数，可以在抑制噪声的同时强化边缘和纹理。

典型的实现流程分为三步：首先对图像进行多层小波分解，获得各子带系数；然后对包含重要信息的子带（如水平/垂直细节）进行非线性增强或阈值处理；最后通过小波重构生成增强后的图像。这种方法的优势在于能分离噪声和有效信号，避免全局直方图均衡导致的过度增强问题。

MATLAB的Wavelet Toolbox提供了高效的二维离散小波变换函数（如dwt2），配合系数调整和重构（idwt2），可以快速验证不同小波基（Haar、DB4等）的效果差异，是研究多尺度图像增强的理想工具。