基于matlab的图像处理复小波变换去噪声代码

基于MATLAB的图像处理中，复小波变换是一种常用的去噪技术，它结合了小波分析的时间局部性和频率选择性的优点。以下是一个简单的示例，展示如何使用Mumford-Shah小波（一种复小波）进行图像去噪：

% 导入需要处理的图像
img = imread('example_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名

% 初始化复小波工具箱（如果你尚未安装，需要先安装）
if ~exist('wavelet', 'dir')
    error('Please install the Wavelet Toolbox first.');
end

% 将图像转换为灰度
gray_img = rgb2gray(img);

% 使用Mumford-Shah小波进行去噪
[coefs, freq] = wavedec2(gray_img, 4, 'mexh'); % 使用Mexh小波，层数设为4
noisy_level = std(coefs(3:end)); % 计算第三层及以上的小波系数标准差作为阈值
clean_coefs = coefs; % 初始化干净系数
clean_coefs(freq > 0) = (abs(coefs(freq > 0)) - noisy_level).^2; % 应用了软阈值去除高频噪声
denoised_img = waverec2(clean_coefs, 'mexh');

% 可视化原图和去噪后的结果
figure;
subplot(2, 1, 1), imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(2, 1, 2), imshow(uint8(denoised_img));
title('Denoised Image');

注意这只是一个基本的例子，实际应用中你可能需要调整阈值、小波类型或层次数以达到最佳效果。另外，