错误使用 wthrmngr (第 239 行) OPTION 应与以下值之一匹配: 'dw1dcompGBL', 'dw1dcompLVL', 'dw1ddenoLVL', 'dw1ddenoDEN', 'dw2dcompGBL', 'dw2dcompLVL', 'dw2ddenoLVL', 'wp1dcompGBL', 'wp2dcompGBL', 'wp1ddenoGBL', 'wp2ddenoGBL', 'sw1ddenoLVL', 'sw2ddenoLVL' 输入 'sqtwologs' 与任何有效值均不匹配。 出错 untitled2 (第 15 行) thr = wthrmngr('sqtwologs', C);
时间: 2023-08-20 19:36:03 浏览: 57
非常抱歉,我之前的回答仍有误导之处。在MATLAB中,`wthrmngr`函数的选项确实包括了`sqtwologs`,但是该选项只适用于一维离散小波变换(DWT)。在二维小波变换(DWT2)中,`wthrmngr`函数的选项不同。
因此,在本例中,我们可以通过手动计算软阈值来解决问题。具体方法是,首先计算图像中的噪声方差,然后使用软阈值公式计算软阈值。以下是修改后的代码示例:
```matlab
% 读入待处理图像
I = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 添加高斯白噪声
In = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
% 小波去噪处理
% 选择小波类型和分解层数
wname = 'db4';
level = 5;
% 小波分解
[C, S] = wavedec2(In, level, wname);
% 计算软阈值
% 计算图像中的噪声方差
sigma = median(abs(C)) / 0.6745;
% 计算软阈值
thr = sigma * sqrt(2 * log(prod(size(In))));
% 软阈值处理
s = wthresh(C, 's', thr);
% 重构图像
Iw = waverec2(s, S, wname);
% 显示原始图像、噪声图像和去噪图像
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(In); title('噪声图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(Iw, []); title('去噪图像');
```
这个示例代码中,我们使用了以下两个步骤计算软阈值:
- 计算图像中的噪声方差:使用小波分解后的小波系数的中位数除以0.6745,这是一个经验值,用于估计噪声的标准差。
- 计算软阈值:使用软阈值公式,即阈值等于噪声方差乘以一个根据图像大小确定的常数。
希望这份修改后的代码能够成功运行,并且能够满足您的需求。如果还有问题,请随时提出。