小波去噪matlab程序

以下是一个基于小波去噪的MATLAB程序示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 添加高斯白噪声
noise = randn(size(img)) * 20;
img_noise = double(img) + noise;
% 小波去噪
[thr, sorh, keepapp] = ddencmp('den', 'wv', img_noise);
img_denoise = wdencmp('gbl', img_noise, 'sym4', 2, thr, sorh, keepapp);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1);
imshow(uint8(img));
title('原图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(uint8(img_noise));
title('添加高斯白噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3);
imshow(uint8(img_denoise));
title('经小波去噪后的图像');

这个程序展示了如何使用MATLAB中的`ddencmp`和`wdencmp`函数来进行小波去噪。首先，程序读取了一个图片，并添加了高斯白噪声。然后，`ddencmp`函数用于计算小波去噪所需的参数，包括阈值、软阈值或硬阈值以及是否保留近似分量。最后，使用`wdencmp`函数进行小波去噪，并将结果显示出来。

需要注意的是，这只是一个示例，实际上，小波去噪的效果取决于许多因素，如小波基函数的选择、阈值的设置等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况对小波去噪的参数进行调整，以获得最佳的去噪效果。