小波阈值去噪matlab代码
时间: 2023-11-25 10:36:48 浏览: 114
这是一个基于小波阈值去噪的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取待处理的图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);
% 使用小波变换对图像进行去噪处理
wname = 'db4'; % 小波基函数
level = 5; % 分解的层数
thr = 0.1; % 阈值
% 进行小波变换
[c, s] = wavedec2(img_gray, level, wname);
% 针对每个细节系数进行阈值处理
for i = 1:level
% 获取当前层次的细节系数
cd = detcoef2('all', c, s, i);
% 计算阈值
sigma = median(abs(cd)) / 0.6745;
% 进行软阈值处理
cd_thr = wthresh(cd, 's', thr*sigma);
% 替换原始细节系数为处理后的细节系数
c = replace(c, s, i, cd_thr);
end
% 重构图像
denoised_img = waverec2(c, s, wname);
% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(denoised_img));
title('Denoised Image');
```
以上代码中,首先读取待处理的图像并将其转换为灰度图像。然后使用小波变换对灰度图像进行了5层的分解,使用'db4'小波基函数。接下来,对每一层的细节系数进行阈值处理,采用软阈值处理方法,并根据阈值与每层细节系数的标准差之间的关系调整阈值。最后,根据处理后的细节系数和原始近似系数重构去噪后的图像,并显示原始图像和去噪后的图像。
请注意,这只是基于小波阈值去噪的一个简单示例代码,具体的阈值和小波基函数可以根据实际情况进行调整和优化。
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