matlab 小波硬阈值去噪

MATLAB 中的小波硬阈值去噪方法与小波软阈值去噪方法类似，只是在阈值处理时采用硬阈值函数。硬阈值函数可以将小于阈值的小波系数设为零，而将大于等于阈值的系数保留。下面是一些使用小波硬阈值去噪的基本步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行小波变换。

3. 根据给定的阈值对小波系数进行硬阈值处理。

4. 对硬阈值处理后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。

以下是一些常用的 MATLAB 函数，可以用于小波硬阈值去噪：

1. `wavedec2`: 进行二维小波分解。

2. `wthresh`: 对小波系数进行阈值处理。

3. `waverec2`: 进行小波逆变换。

下面是一段 MATLAB 代码示例，演示如何使用小波硬阈值去噪：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
img_gray = rgb2gray(img);

% 进行小波分解
[c, s] = wavedec2(img_gray, 2, 'db4');

% 对小波系数进行硬阈值处理
thr = 20; % 阈值可自行设置
c_hard = wthresh(c, 'h', thr);

% 进行小波逆变换，得到去噪后的图像
img_denoised = waverec2(c_hard, s, 'db4');

% 显示原图和去噪后的图像
imshowpair(img_gray, img_denoised, 'montage');

希望这个示例可以帮助您理解如何在 MATLAB 中使用小波硬阈值去噪。