用小波变换滤除高斯白噪声MATLAB代码

可以使用以下代码来使用小波变换滤除高斯白噪声：

% 读入图像并添加高斯白噪声
I = imread('image.png');
I = double(I);
I = I + randn(size(I)) * 20;

% 使用小波变换滤波
[c, s] = wavedec2(I, 2, 'db1');  % 对图像进行小波分解
threshold = s(2,1) * 0.5;  % 设置阈值
c(abs(c) < threshold) = 0;  % 将低于阈值的系数置为 0
I2 = waverec2(c, s, 'db1');  % 将滤波后的系数重构为图像

% 显示原图像和滤波后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(uint8(I));
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(I2));
title('Filtered Image');

在这段代码中，`wavedec2` 函数用于对图像进行小波分解，第一个参数是图像本身，第二个参数是小波分解的层数，第三个参数是使用的小波函数的类型（这里使用的是 Daubechies 小波）。`waverec2` 函数则用于将小波分解后的系数重构为图像。

注意，小波变换是一种带阈值的非线性滤波方法，因此需要调整阈值以达到最佳的滤波效果。在这段代码中，我们使用了一种简单的方法，即将小波系数的绝对值低于一个阈值的系数置

相关问题

Matlab小波变换滤除高斯白噪声

以下是使用小波变换滤除高斯白噪声的 Matlab 代码示例：

% 生成含噪声的信号
x = linspace(0, 1, 1024);
signal = sin(20 * pi * x) + 0.5 * sin(40 * pi * x);
noise = 0.2 * randn(size(signal));
noisy_signal = signal + noise;

% 小波变换
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db4');
level = wmaxlev(length(noisy_signal), 'db4');
[C, L] = wavedec(noisy_signal, level, Lo_D, Hi_D);

% 阈值处理
sigma = median(abs(C)) / 0.6745;
threshold = sigma * sqrt(2 * log(length(noisy_signal)));
for i = 1:level
    first = sum(L(1:i)) - L(i) + 1;
    last = sum(L(1:i));
    C(first:last) = wthresh(C(first:last), 's', threshold);
end

% 重构信号
filtered_signal = waverec(C, L, Lo_R, Hi_R);

% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(x, signal);
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(x, noisy_signal);
title('Noisy Signal');
subplot(3,1,3);
plot(x, filtered_signal);
title('Filtered Signal');

代码中使用了 Daubechies 4 阶小波（db4）进行小波变换，通过 `wmaxlev` 函数自动确定最大可分解层数。对每层小波系数进行阈值处理，其中阈值设为 $\sigma\sqrt{2\log n}$，其中 $\sigma$ 为小波系数的中位数。最后通过小波重构得到滤波后的信号，并将结果与原始信号和含噪声信号一起绘制出来，以便观察滤波效果。

matlab 高斯白噪声 去除

以下是使用Matlab进行高斯白噪声去除的步骤：

1.读取含有高斯白噪声的图像并显示：

img = imread('2010-03-09-2.bmp');
imshow(img);

2.添加高斯白噪声：

noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
imshow(noise_img);

其中，'gaussian'表示添加高斯噪声，0表示噪声均值，0.01表示噪声方差。

3.使用邻域平均法进行去噪：

avg_img = filter2(fspecial('average', 3), noise_img)/255;
imshow(avg_img);

其中，'average'表示使用邻域平均法，3表示邻域大小。

4.使用中值滤波法进行去噪：

med_img = medfilt2(noise_img);
imshow(med_img);

其中，medfilt2表示使用中值滤波法。

5.使用维纳滤波法进行去噪：

wnr_img = deconvwnr(noise_img, fspecial('gaussian', 5, 5), 0.01);
imshow(wnr_img);

其中，'gaussian'表示使用高斯滤波器，5表示滤波器大小，0.01表示噪声方差。

6.使用小波变换进行去噪：

[c, s] = wavedec2(noise_img, 2, 'db4');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', 'penalhi', c, s, 2);
sorh = 's';
keepapp = 1;
denoised_c = wdencmp('gbl', c, s, 'db4', 2, thr, sorh, keepapp);
wav_img = waverec2(denoised_c, s, 'db4');
imshow(wav_img, []);

其中，'db4'表示小波基函数，2表示小波分解层数，'penalhi'表示使用高斯噪声模型进行阈值计算，'s'表示使用软阈值，keepapp=1表示保留低频分量。