小波去噪实现只针对等于阈值的小波系数进行处理 matlab 实现
时间: 2024-03-23 15:39:22 浏览: 10
在MATLAB中,可以使用以下代码实现小波去噪,只处理等于阈值的小波系数:
```matlab
% 读取需要处理的图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 设置小波基和分解级数
wname = 'db4'; % 小波基
level = 5; % 分解级数
% 对图像进行小波分解
[c, l] = wavedec2(gray_img, level, wname);
% 获取每个分解系数的阈值
thr = wthrmngr('dw2dcomp', c, l);
% 将等于阈值的系数设置为0
for i = 1:length(thr)
c(abs(c(:,i)) == thr(i)) = 0;
end
% 对图像进行小波重构
denoised_img = waverec2(c, l, wname);
% 显示处理前后的图像
subplot(1,2,1),imshow(gray_img),title('Original Image');
subplot(1,2,2),imshow(denoised_img),title('Denoised Image');
```
在上面的代码中,`wavedec2` 函数用于对图像进行小波分解,返回分解系数 `c` 和分解结构 `l`;`wthrmngr` 函数用于获取每个分解系数的阈值;然后使用 `abs` 函数获取分解系数的绝对值,然后与阈值比较,将等于阈值的系数设置为0;最后使用 `waverec2` 函数对处理后的系数进行小波重构,得到去噪后的图像。