小波阈值图像去噪matlab代码

小波阈值是一种图像去噪方法，它能够有效地去除图像中的噪声，保留图像的细节和结构特征。

MATLAB提供了丰富的小波分析和处理函数，通过对图像进行小波分解和重构，可以实现小波阈值去噪。

以下是一份基于MATLAB的小波阈值去噪代码：

1. 读取图像并转换为灰度图像

img = imread('img.png'); % 读取图像
img_gray = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像

2. 对图像进行小波分解

[c, s] = wavedec2(img_gray, n, waveletName); % 进行小波分解，n为分解级数，waveletName为小波函数名称

3. 对小波系数进行阈值处理

thr = wthrmngr('sqtwolog', c); % 计算阈值
cthr = wthresh(c, 'h', thr); % 通过硬阈值方式进行小波系数的阈值处理

4. 对阈值处理后的小波系数进行重构

img_denoise = waverec2(cthr, s, waveletName); % 重构图像

5. 显示原始图像和去噪后的图像

subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(img_denoise), title('去噪后图像');

以上是一份简单的小波阈值去噪MATLAB代码，通过调整分解级数、小波函数和阈值等参数可以得到更好的去噪效果。

相关问题

小波灰度图像去噪matlab代码

小波去噪法是一种常用的图像去噪方法。下面是一段基于MATLAB的小波灰度图像去噪代码：

1.读取图像：使用imread函数读取待去噪的图像。

2.设置小波函数：使用wname函数设置小波函数，如'db6'等。

3.进行小波变换：使用wavedec2函数对图像进行二维小波分解。

4.设置阈值：设置小波系数的阈值，选择一个合适的阈值可以有效去除噪声，保留信号。

5.去噪处理：使用wthresh函数对小波系数进行硬阈值或软阈值处理，去除小于阈值的系数。

6.反向小波变换：使用waverec2函数对处理后的小波系数进行反向二维小波变换，得到去噪后的图像。

具体代码如下：

% 读取图像
img = imread('img.jpg');
% 设置小波函数
wname = 'db6';
% 进行小波变换
[c, s] = wavedec2(img, 3, wname);
% 设置阈值
thr = wthrmngr('dw2dcomp', c, s, 2);
% 去噪
c_hard = wthresh(c, 'h', thr);
% 反向小波变换
img_denoised = waverec2(c_hard, s, wname);
% 显示原图和去噪后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_denoised);
title('去噪后的图像');

通过这段代码，我们可以较好地去除图像的噪声，保留信号，得到更加清晰的图像。当然，根据图像的不同噪声特点及需要，还可对小波函数种类、小波分解层数、阈值等进行相应的调整。

基于小波的图像去噪matlab代码

基于小波的图像去噪是一种常用的图像处理方法，可以有效地去除图像中的噪声。在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox来实现基于小波的图像去噪。下面是一个简单的示例代码：

% 读取待处理的图像
image = imread('input_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 设置小波去噪参数
wavelet_name = 'db4'; % 小波基函数选择
level = 5; % 分解层数
threshold_type = 'soft'; % 阈值处理类型
threshold_value = 0.1; % 阈值

% 进行小波分解
[c, s] = wavedec2(gray_image, level, wavelet_name);

% 对每个分解系数进行阈值处理
for i = 1:level
    % 获取当前分解层的系数
    [H, V, D] = detcoef2('all', c, s, i);
    
    % 对水平、垂直和对角系数进行阈值处理
    H = wthresh(H, threshold_type, threshold_value);
    V = wthresh(V, threshold_type, threshold_value);
    D = wthresh(D, threshold_type, threshold_value);
    
    % 更新分解系数
    c = [c; H(:); V(:); D(:)];
end

% 重构图像
denoised_image = waverec2(c, s, wavelet_name);

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_image);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoised_image);
title('去噪后的图像');

这段代码使用了db4小波基函数进行5层的小波分解，并采用软阈值处理方法进行去噪。你可以根据需要调整小波基函数、分解层数和阈值等参数来适应不同的图像去噪任务。