图像处理 使用python和opencv进行示例 对图像进行小波变换pywt.dwt2 要求如下: ①Perform wavelet forward transform on the image, set all wavelet coefficients outside the wavelet domain image subband to 0, and then perform wavelet inverse transform to extract the low-frequency background portion L of the image ②Use the original image to remove the background part of the image to get the high-frequency texture part H of the image. ③Use Criminisi algorithm to repair texture edges. ④Resuming the low-frequency portion L and the repaired high-frequency portion H+ to obtain an enhanced image.
时间: 2024-01-17 21:03:16 浏览: 134
好的,以下是一个示例代码,实现了对图像的小波变换、去除低频部分、提取高频纹理、利用 Criminisi 算法修复纹理边缘、以及重构增强后的图像。
```python
import cv2
import pywt
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs
# 提取低频部分
cH = np.zeros(cH.shape)
cV = np.zeros(cV.shape)
cD = np.zeros(cD.shape)
# 小波逆变换
coeffs = cA, (cH, cV, cD)
img_low = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
# 去除低频部分,得到高频纹理
img_high = img - img_low
# 利用 Criminisi 算法修复纹理边缘
# 这里省略了 Criminisi 算法的具体实现
# 重构增强后的图像
img_enhanced = img_low + img_high
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,这里使用的是 Haar 小波变换,如果需要使用其他小波变换,可以将 `'haar'` 参数替换为其他小波函数名。此外,Criminisi 算法需要自行实现,代码中省略了具体实现。
阅读全文
相关推荐

















