读入灰度图象“livingroom.tif”，叠加横向条纹（如按正弦规律变化）,使用小波变换进行去除横纹处理(用MATLAB完成）

在MATLAB中，我们可以按照以下步骤读取图像并使用小波变换去除横纹：

1. **加载图像和读取数据**
首先，我们需要读取图像 "livingroom.tif" 并将其转换为灰度图像。假设图像已经存在：

   img = imread('livingroom.tif');
   if isa(img, 'uint8') || isa(img, 'double') % 检查是否为灰度图像
       img_gray = uint8(img); % 转换为便于分析的数值范围
   else
       img_gray = rgb2gray(img); % 如果是RGB，转换为灰度
   end

2. **叠加横向条纹**
可以通过傅立叶变换添加条纹，再逆变换回空间域。这里我们创建一个正弦横纹的频率：

   freq = 5; % 条纹的周期 (5像素)
   phase = linspace(0, 2*pi, size(img_gray, 1)); % 相位数组
   sin_pattern = sin(freq * phase); % 正弦条纹模板
   noisy_img = img_gray + sin_pattern; % 合并到原始图像上

3. **小波变换去噪**
使用Haar小波变换进行降噪，然后通过阈值处理来去除高频噪声。假设你使用的是离散小波变换（DWT）：

   [coeffs, ~] = wavedec2(noisy_img, 'haar', 'symmetric'); % 分解成系数矩阵
   % 设定阈值（可以根据实际需求调整）
   threshold = std(coeffs(:)) * 3; % 通常采用3倍标准差作为阈值
   coeffs_shrinked = shrink(coeffs, threshold); % 应用阈值
   denoised_coeffs = waverec2(coeffs_shrinked, 'haar', 'symmetric'); % 重构去噪后的图像
   denoised_img = double(denoised_coeffs); % 将系数还原为图像

4. **检查结果**
最后，你可以比较`noisy_img`和`denoised_img`来观察去噪效果：

   subplot(1, 2, 1), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');
   subplot(1, 2, 2), imshow(denoised_img), title('Denoised Image');