MATLAB对图片小波降噪

MATLAB是一种强大的数学软件，其中包含了一系列工具和函数来进行图像处理，包括小波分析用于图像降噪。小波变换是一种将信号分解成不同频率成分的技术，特别适合于捕捉图像中的局部细节。

在MATLAB中，你可以使用`wavedec2`函数对图像进行二维小波分解，然后通过调整系数来去除噪声。通常的做法是保留低频系数（它们包含了主要的图像信息）而丢弃高频系数（它们往往包含噪声）。这个过程可以使用`waverec2`函数进行逆变换，恢复去噪后的图像。

例如：

% 加载图像并计算小波分解
img = imread('your_image.jpg');
[coeffs, freqInfo] = wavedec2(img, 'level', 4); % 选择适当的小波级数

% 对高频系数应用阈值处理，这里假设'硬'阈值法
lev = threshold; % 设定噪声阈值
coeffs Detail = abs(coeffs) > lev; % 确定需要降噪的系数

% 重构去噪图像
denoised_img = waverec2(coeffs(1:end-2, :), freqInfo, img.size);