小波变换图像去噪matlab程序

小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解成多个尺度的子信号，从而能够对不同尺度的信号进行分析。小波变换在图像处理领域中有广泛应用，其中之一就是图像去噪。

在Matlab中，可以使用Wavelet Toolbox来实现小波变换图像去噪的程序。具体步骤如下：

1. 读入图像，并将其转换为灰度图像。
2. 设置小波类型和分解层数，例如选用haar小波，并进行3层分解。
3. 对图像进行小波分解，得到各个尺度的系数。
4. 对小波系数进行阈值处理，将低于一定阈值的系数置为0。
5. 对处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的图像。

下面是一个简单的Matlab程序实现小波变换图像去噪的过程：

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 设置小波类型和分解层数
wname = 'haar';
level = 3;

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

% 对小波系数进行阈值处理
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', c);
sorh = 's'; % 选择软阈值处理方式
keepapp = 1; % 保留最低频部分的系数
thrC = wthrmngr('dw2dcompLVL', c);
xc = wdencmp('lvd', c, s, wname, level, thr, sorh, keepapp);

% 进行逆小波变换得到去噪后的图像
img_den = waverec2(xc, s, wname);

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(121); imshow(img); title('Original Image');
subplot(122); imshow(uint8(img_den)); title('Denoised Image');