给我找一下matlab代码 关于图像进行小波去噪的

时间: 2023-03-12 12:05:53 浏览: 61
我推荐你参考这段Matlab代码:im = imread('image.jpg'); [c,s] = wavedec2(im,2,'db4'); [threshold,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im); A = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,threshold,sorh,keepapp); im_d = waverec2(A,s,'db4'); imshow(im_d,[]);
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matlab小波去噪图像代码

以下是一个简单的 Matlab 小波去噪图像代码,使用了 Daubechies 4 小波和软阈值去噪方法: ```matlab % 读取原始图像 I = imread('lena.jpg'); I = im2double(I); % 加入高斯白噪声 sigma = 0.05; In = imnoise(I, 'gaussian', 0, sigma^2); % Daubechies 4 小波分解 level = 5; [C, S] = wavedec2(In, level, 'db4'); % 软阈值去噪 alpha = 3*sigma; thr = alpha*sqrt(2*log(length(C))); Cthr = wthresh(C, 's', thr); % Daubechies 4 小波重构 Ir = waverec2(Cthr, S, 'db4'); % 显示结果 figure; subplot(1,3,1); imshow(I); title('Original Image'); subplot(1,3,2); imshow(In); title('Noisy Image'); subplot(1,3,3); imshow(Ir); title('Denoised Image'); ``` 其中,`imread` 函数用于读取原始图像,`im2double` 函数将图像转换为 double 类型,`imnoise` 函数添加高斯白噪声。 `wavedec2` 函数用于 Daubechies 4 小波分解,`level` 参数指定小波分解的级数。返回的 `C` 和 `S` 分别为小波系数和分解结构。 `wthresh` 函数用于软阈值去噪,`alpha` 参数为阈值倍数。`thr` 为阈值,使用了经验公式 `thr = alpha*sqrt(2*log(length(C)))`。 `waverec2` 函数用于 Daubechies 4 小波重构。 最后,使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像、加噪图像和去噪图像显示在同一窗口中。

小波图像去噪matlab代码

### 回答1: 小波图像去噪是一种常用的数字图像处理技术,可以有效地降低图像中的噪声。以下是一个简单的Matlab代码示例来实现小波图像去噪: 1. 首先,导入需要处理的图像并将其转换为灰度图像。 2. 使用Haar小波变换对图像进行分解。使用名为‘wavedec2’的函数进行小波分解,并指定分解的层数。常用的层数取值范围是3-5。 3. 根据选定的阈值对每个小波分量进行阈值处理。可以使用软阈值或者硬阈值方法。软阈值和硬阈值的计算公式如下: 硬阈值($S_{hard}$): $S_{hard}(x) = \begin{cases} 0 &\text{若} |x| \leq T \\ x &\text{否则} \end{cases}$ 软阈值($S_{soft}$): $S_{soft}(x) = \begin{cases} 0 &\text{若} |x| \leq T \\ sign(x)(|x| - T) &\text{否则} \end{cases}$ 其中,$x$为小波分量的值,$T$为阈值。 4. 将阈值化后的小波系数使用名为‘waverec2’的函数进行重构,得到去噪后的图像。 5. 可以使用‘imshow’函数将原始图像和去噪后的图像进行对比显示。 以上是一个基本的小波图像去噪的Matlab代码示例。需要注意的是,小波图像去噪涉及到参数的选择,例如小波基函数、阈值等,需要根据具体情况进行调整和优化。 ### 回答2: 小波图像去噪是一种常用的信号处理方法,可以有效地降低图像中的噪声。下面是一个示例的Matlab代码实现小波图像去噪的过程: 1. 导入图像 ``` im = imread('image.jpg'); ``` 2. 对图像进行小波变换 ``` [~, S] = wavedec2(im, n, 'db4'); ``` 在这里,n为小波变换的尺度,可根据实际情况进行调整。 3. 设置阈值 ``` thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL', S); ``` 这里使用了Matlab中提供的函数wthrmngr来计算小波变换系数的阈值。 4. 进行小波系数阈值处理 ``` S_thr = wthresh(S, 's', thr); ``` 这里使用了Matlab中提供的函数wthresh来实现小波系数的阈值处理。 5. 对图像进行逆小波变换 ``` im_denoise = waverec2(S_thr, S, 'db4'); ``` 这里使用了Matlab中提供的函数waverec2来实现逆小波变换。 6. 显示去噪后的图像 ``` imshow(im_denoise); ``` 以上就是一个简单的Matlab代码实现小波图像去噪的过程。当然,对于不同的图像和噪声类型可能需要进行一些参数的调整和优化,以得到更好的去噪效果。这个示例代码可以作为一个入门参考,在实际应用中可以根据具体情况进行调整和优化。 ### 回答3: 小波图像去噪是一种常用的图像处理方法,可以有效降低图像中的噪声并提高图像的质量。在MATLAB中,可以通过以下几个步骤实现小波图像去噪: 1. 导入图像:使用imread函数读取需要处理的图像,并赋值给一个变量。 2. 进行小波变换:使用wavedec2函数对图像进行小波分解,得到系数矩阵。 3. 阈值处理:通过设置一个合适的阈值对小波系数矩阵进行处理,通常可以采用软阈值或硬阈值方法。软阈值使用绝对值函数,硬阈值使用选择函数。 4. 重构图像:使用waverec2函数对处理后的小波系数矩阵进行重构,得到去噪后的图像。 5. 显示图像:使用imshow函数显示原始图像和去噪后的图像,以便观察效果并进行对比。 下面是一个示例的MATLAB代码实现小波图像去噪: ```matlab % 导入图像 image = imread('image.jpg'); % 进行小波变换 [wcoeff,~,~] = wavedec2(image,2,'db4'); % 设置阈值为3(可根据实际情况调整) threshold = 3; % 阈值处理 wcoeff(abs(wcoeff) < threshold) = 0; % 重构图像 denoisedImage = waverec2(wcoeff, 'db4'); % 显示图像 subplot(1,2,1); imshow(image); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(denoisedImage,[]); title('去噪后的图像'); ``` 这段代码实现了对名为image.jpg的图像进行小波去噪操作,使用了Daubechies4小波基函数,阈值设为3。可以根据需要修改小波基函数和阈值的数值,以得到更好的去噪效果。最后,代码将分别显示原始图像和去噪后的图像以便对比观察。

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