小波变换去噪matlab源码

以下是一个简单的小波阈值去噪的Matlab源代码示例：

% 读入待处理的信号
x = load('signal.mat');

% 小波分解
[C, L] = wavedec(x, 5, 'db4'); % 5级小波分解，使用db4小波

% 设置阈值，使用通常的软阈值方法
thr = wthrmngr('sqtwolog', C);

% 对小波系数应用阈值
s = wthresh(C, 's', thr);

% 重构信号
xd = waverec(s, L, 'db4');

% 绘制原始信号和去噪后的信号
plot(x, 'b');
hold on;
plot(xd, 'r');
legend('Original Signal', 'Denoised Signal');

在上面的代码中，我们首先读入了待处理的信号。然后使用`wavedec`函数进行小波分解，得到小波系数`C`和长度向量`L`。接下来，我们使用`wthrmngr`函数来计算阈值，这里使用了通常的软阈值方法。然后，我们对小波系数`C`应用阈值，得到去噪后的小波系数`s`。最后，使用`waverec`函数进行小波重构，得到去噪后的信号`xd`。最后，我们绘制了原始信号和去噪后的信号。

相关问题

小波变换图像去噪matlab源码

小波变换是一种用于图像去噪的有效方法。MATLAB提供了小波变换的函数，可用于实现去噪算法。

图像去噪可以通过如下步骤完成：
1. 读取原始的图像。
2. 将原始图像转换为灰度图像，以便进行小波变换。
3. 对灰度图像进行小波变换。
4. 根据设定的阈值，确定小波变换系数中需要去掉的噪声。
5. 对剩余的小波变换系数进行反变换，得到去噪后的图像。

MATLAB中可用的小波变换函数有：wavedec、waverec、wthresh等。其中，wavedec函数用于对图像进行小波分解，waverec函数用于进行小波重构，wthresh函数用于设定阈值。

去噪时，可以使用不同的小波基函数（如Daubechies小波、haar小波等），并根据实际需要调整小波分解的层数和阈值等参数，以达到最佳的去噪效果。

以下是一个使用Daubechies小波进行图像去噪的MATLAB示例代码：

% 读取原始图像
I = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_I = rgb2gray(I);

% 进行小波分解
[c, s] = wavedec2(gray_I, 4, 'db4');

% 获取小波系数
[H1, V1, D1, H2, V2, D2, H3, V3, D3, H4, V4, D4] = detcoef2('all', c, s, 1);
A4 = appcoef2(c, s, 'db4', 4);

% 设定阈值（本例采用软阈值，系数为2）
T1 = wthresh(H1, 's', 2);
T2 = wthresh(V1, 's', 2);
T3 = wthresh(D1, 's', 2);
T4 = wthresh(H2, 's', 2);
T5 = wthresh(V2, 's', 2);
T6 = wthresh(D2, 's', 2);
T7 = wthresh(H3, 's', 2);
T8 = wthresh(V3, 's', 2);
T9 = wthresh(D3, 's', 2);
T10 = wthresh(H4, 's', 2);
T11 = wthresh(V4, 's', 2);
T12 = wthresh(D4, 's', 2);
T13 = wthresh(A4, 's', 2);

% 去掉小于阈值的系数
H1 = wthresh(H1, 'h', T1);
V1 = wthresh(V1, 'h', T2);
D1 = wthresh(D1, 'h', T3);
H2 = wthresh(H2, 'h', T4);
V2 = wthresh(V2, 'h', T5);
D2 = wthresh(D2, 'h', T6);
H3 = wthresh(H3, 'h', T7);
V3 = wthresh(V3, 'h', T8);
D3 = wthresh(D3, 'h', T9);
H4 = wthresh(H4, 'h', T10);
V4 = wthresh(V4, 'h', T11);
D4 = wthresh(D4, 'h', T12);
A4 = wthresh(A4, 'h', T13);

% 进行小波重构
c_new = [H1(:)', V1(:)', D1(:)', H2(:)', V2(:)', D2(:)', H3(:)', V3(:)', D3(:)', H4(:)', V4(:)', D4(:)', A4(:)'];
out_I = waverec2(c_new, s, 'db4');

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(out_I, []), title('Denoised Image');

【图像去噪】基于均值+中值+高斯低通+多种改进小波变换图像去噪含matlab源码

图像去噪是图像处理中非常重要的一部分，而基于均值、中值、高斯低通和小波变换的图像去噪方法是比较常用的。首先，均值滤波是最简单的一种去噪方法，它通过计算邻域像素的平均值来替代中心像素的值，从而实现去噪的效果。中值滤波则是通过计算邻域像素的中值来替代中心像素的值，适用于去除椒盐噪声。而高斯低通滤波则使用高斯核来平滑图像，达到去噪的效果。另外，小波变换是一种多尺度的信号分析方法，通过对图像进行小波变换，可以在不同尺度上识别和去除噪声。

针对以上提到的图像去噪方法，可以在Matlab中实现相应的算法。例如，通过编写Matlab源码来实现基于均值、中值、高斯低通和小波变换的图像去噪算法，以及相应的改进方法，如加权均值滤波和多尺度小波变换等。对于均值和中值滤波，可以通过Matlab中的滤波函数来实现，而对于高斯低通滤波和小波变换，则可以利用Matlab中的相关函数来完成。此外，还可以通过Matlab提供的图像处理工具箱中的函数来实现各种图像去噪方法的比较和分析，从而选择最适合具体应用场景的方法。

通过使用Matlab实现图像去噪算法，并对比多种方法的效果，可以更加直观地了解不同算法的特点和适用范围，从而为实际图像处理应用提供参考。