小波变换去除条纹噪声的matlab程序

小波变换是一种常用的信号处理方法，可以用于去除条纹噪声。下面是一个使用Matlab实现小波变换去除条纹噪声的简单程序：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 小波变换去
[cA, cH, cV,D] = dwt2(img, 'haar'); % 进行二维小波变换
cA = wthresh(cA, 'h', 0.5); % 对低频部分进行阈值处理
img_denoised = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar'); % 进行二维小波逆变换

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(img_denoised));
title('去除条纹噪声后的图像');

上述程序中，首先使用`imread`函数读取待处理的图像。然后，使用`dwt2`函数对图像进行二维小波变换，得到四个子图像：近似系数（低频部分）`cA`、水平细节系数`cH`、垂直细节系数`cV`和对角细节系数`cD`。接着，使用`wthresh`函数对低频部分进行阈值处理，将较小的系数置零，以去除噪声。最后，使用`idwt2`函数进行二维小波逆变换，得到去除条纹噪声后的图像。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和去除噪声后的图像。