matlab实现小波阈值图像去噪

小波阈值图像去噪是一种常用的图像去噪方法，Matlab中可以通过以下步骤实现：

1. 读入需要去噪的图像，可以使用Matlab中的`imread`函数读取图像文件。

2. 使用Matlab中的小波变换函数`wavedec2`对图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。

   [C,S] = wavedec2(X, N, wname)

其中，`X`为输入图像，`N`为小波分解的尺度，`wname`为小波基名称，`C`为小波系数，`S`为各个尺度分解后的大小。

3. 对小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，保留大于一定阈值的系数。常用的阈值处理方法有软阈值和硬阈值。

   [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('cmp','wv',X); % 计算软阈值阈值
   [C_t, S_t] = wdencmp('gbl', C, S, wname, N, thr, sorh, keepapp); % 软阈值处理

其中，`ddencmp`函数用于计算软阈值的阈值，`wdencmp`函数用于进行阈值处理。

硬阈值处理可以使用以下代码：

   [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('cmp','wv',X); % 计算软阈值阈值
   [C_t, S_t] = wdencmp('gbl', C, S, wname, N, thr, sorh, keepapp); % 硬阈值处理

4. 使用Matlab中的小波重构函数`waverec2`将处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的图像。

   Y = waverec2(C_t, S_t, wname)

其中，`C_t`为处理后的小波系数，`S_t`为各个尺度分解后的大小，`wname`为小波基名称，`Y`为去噪后的图像。

完整的Matlab代码示例：

% 读入图像文件
X = imread('example.png');

% 设置小波分解尺度和小波基名称
N = 4;
wname = 'sym4';

% 小波分解
[C,S] = wavedec2(X, N, wname);

% 计算软阈值并进行阈值处理
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('cmp','wv',X);
[C_t, S_t] = wdencmp('gbl', C, S, wname, N, thr, sorh, keepapp);

% 小波重构
Y = waverec2(C_t, S_t, wname);

% 显示去噪后的图像
imshow(Y);