matlab滤波白噪声路面

你可以使用以下代码在MATLAB中滤除白噪声：

% 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('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(I2));
title('滤波后的图像');

这段代码首先将图像读入并添加高斯白噪声。然后使用小波变换对图像进行分解，并根据设定的阈值将小于阈值的小波系数置为零。最后使用小波重构将滤波后的系数重建为图像。你可以根据需要调整阈值以达到最佳的滤波效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用小波变换滤除高斯白噪声MATLAB代码](https://blog.csdn.net/weixin_35757191/article/details/129076763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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