matlab对图像去噪

Matlab中提供了很多对图像进行去噪处理的函数，包括基于小波变换的去噪方法、基于偏微分方程的去噪方法、基于总变分的去噪方法等。下面以基于小波变换的去噪方法为例介绍一下Matlab的实现方法。

Matlab中常用的基于小波变换的去噪方法有：基于软阈值的小波去噪、基于硬阈值的小波去噪、基于Bayesian的小波去噪等。其中，基于软阈值的小波去噪方法使用软阈值来对小波系数进行去噪，可以保留信号的边缘和细节信息。

以下是基于软阈值的小波去噪方法在Matlab中的实现过程：

1. 读入需要处理的图像，并将其转换为灰度图像。

img = imread('test.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

2. 对图像进行小波分解，其中wname为小波基函数名称，level为分解的层数。

[c, s] = wavedec2(img_gray, level, wname);

3. 对小波系数进行软阈值去噪，其中thr为软阈值，sigma为噪声标准差。

alpha = 3; % 一般取值为2~3
thr = sigma*sqrt(2*log(prod(s)/min(s)));
for i = 1:length(c)
    if abs(c(i)) < alpha*thr
        c(i) = 0;
    else
        c(i) = sign(c(i))*(abs(c(i))-alpha*thr);
    end
end

4. 对去噪后的小波系数进行小波重构。

img_denoised = waverec2(c, s, wname);

5. 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(img_denoised, []); title('Denoised Image');

以上就是基于小波变换的去噪方法在Matlab中的实现过程。需根据实际情况调整参数，如小波基函数、分解层数、软阈值系数等。