Wfilters, wavefun, wavedec2, detcoef2, appcoef2, wthcoef2, waverec2

1. Для наданого зображення сцинтиграми серця сформувати зображення, спотворені шумами таких типів:

- гаусівський білий шум зі змінною дисперсією, яка є випадковою величиною зі значеннями від 0 до 1;

- шум типу «сіль та перець» для 20 відсотків пікселів;

2. Для наданого зображення сцинтиграми серця сформувати зображення, зашумлені періодичним шумом у вигляді двовимірної синусоїди (частоти обрати довільно):

.

3. Вивчити теоретичні основи вейвлет-аналізу зображень. Обрати дві довільні різні материнські вейвлет-функції зі списку:

- вейвлети Добеші;

- вейвлети Койфмана;

- симетричні вейвлети;

- дискретні вейвлети Мейера;

- біортогональні вейвлети;

- обернені біортогональні.

Побудувати графіки вейвлетів та масштабуючих функцій.

4. Розрахувати коефіцієнти фільтрів для кожного вейвлета для рівня декомпозиції N =3. Розрахувати вектори вейвлет-коефіцієнтів для початкового зображення та зображень, отриманих в п.1-2. Отримати вектори апроксимуючих та горизонтальних, вертикальних та діагональних деталізуючих коефіцієнтів для одного зображення і одної вейвлет-функції для рівня розкладу N =2.

5. Вивчити теоретичні основи порогової обробки коефіцієнтів з використанням м’якого та жорсткого порогів. Виконати порогову обробку вейвлет-коефіцієнтів для зашумлених зображень для:

- апроксимаційної частини;

- горизонтальних деталей;

- вертикальних деталей;

- діагональних деталей;

- всіх деталей;

- всіх коефіцієнтів.

6. Відновити відфільтровані зображення. Зробити висновки щодо вибору оптимального способу фільтрації для кожного виду порогу та для кожного виду шумів.

7. Побудувати зображення коефіцієнтів перетворення для початкового та зашумленого зображення на екрані з використанням функції wave2gray.

8. Визначити відношення сигнал/шум до та після фільтрації для кожного зображення. Зробити висновки.

Контрольні питання: