matlab设计一套空间域和频率域相结合的图像去噪算法,将高斯噪声去除

好的，针对您的要求，我可以提供以下一种基于小波变换的空间域和频率域相结合的高斯噪声图像去噪算法：

1. 小波变换

首先，将待处理的图像进行小波变换，得到小波系数。小波变换可以将图像分解为不同频率的子带，因此具有很好的频域特性。

2. 阈值处理

对小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，保留大于阈值的系数。这样可以去除图像中的噪声。

3. 逆小波变换

对处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的图像。

4. 阈值选取

阈值的选取可以采用基于统计学的方法，如基于小波系数的标准差或中位数等。

下面是 MATLAB 的代码实现：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 小波变换
[c, s] = wavedec2(noise_img, 2, 'haar');

% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi', c, s);
c(abs(c) < thr) = 0;

% 逆小波变换
denoise_img = waverec2(c, s, 'haar');

% 显示结果
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(noise_img);
title('Noisy Image');
subplot(1,3,3);
imshow(denoise_img);
title('Denoised Image');

这样就可以得到去噪后的图像了。