[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure');详细作用

`thselect`函数是小波去噪中用于自适应选择阈值的函数，它可以根据图像信号的特征自动选择合适的阈值，从而实现自适应去噪。`thselect`函数的语法如下：

[thr, sorh, keepapp] = thselect(X, str)

其中，`X`是需要去噪的信号或图像，`str`是阈值选择算法的名称，可以取以下几个值：

- `'rigrsure'`：使用Rigorous Sure阈值选择方法；
- `'heursure'`：使用Heuristic Sure阈值选择方法；
- `'sqtwolog'`：使用SQT (Scales of Quantities) 阈值选择方法；
- `'minimaxi'`：使用Minimaxi阈值选择方法。

`thr`是选择的阈值的值，`sorh`是选择的阈值类型，`keepapp`是一个逻辑值，表示是否保留信号或图像的近似分量。在小波去噪中，一般将`keepapp`设置为1，即保留信号或图像的近似分量。

在上述代码中，`[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure');`的作用是使用Rigorous Sure阈值选择方法，自适应选择合适的阈值，并将阈值的值和类型分别赋值给变量`thr`和`sorh`。这个阈值将用于对小波系数进行阈值处理，去除信号或图像中的噪声。

相关问题

[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure'); % 计算阈值 报错怎么处理

如果你在使用`thselect`函数时出现报错，可以首先检查报错信息，确定具体的错误原因。常见的错误原因包括：

- 输入参数类型不正确；
- 输入参数维度不正确；
- 阈值选择方法名称不正确。

针对不同的错误原因，可以采取不同的解决方法。以下是一些常见的解决方法：

- 检查输入参数类型是否正确，如是否为双精度矩阵或向量等；
- 检查输入参数维度是否正确，如是否为二维图像等；
- 检查阈值选择方法名称是否正确，如是否拼写正确等。

如果你仍然无法解决问题，可以考虑使用其他的阈值选择方法，如`'heursure'`、`'sqtwolog'`或`'minimaxi'`等。另外，你还可以尝试使用其他的小波阈值去噪算法，如基于软阈值法或硬阈值法的小波去噪算法等，以达到去噪的目的。

[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure'); % 计算阈值 报错输出参数过多

如果你在使用`thselect`函数时出现“输出参数过多”的报错，可能是因为你在使用该函数时输出了多余的参数。`thselect`函数的输出参数为阈值`thr`和阈值类型`sorh`，如果你需要使用这两个参数，那么可以使用以下语句：

[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure');

如果你只需要使用其中的一个参数，那么可以使用以下语句：

thr = thselect(noisy_img, 'rigrsure');

或者：

[~, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure');

其中，`~`表示忽略该输出参数。

如果你仍然无法解决问题，可以考虑升级你的MATLAB版本或者尝试使用其他的阈值选择方法，如`'heursure'`、`'sqtwolog'`或`'minimaxi'`等。