matlab小波去噪图像代码

以下是一个简单的 Matlab 小波去噪图像代码，使用了 Daubechies 4 小波和软阈值去噪方法：

% 读取原始图像
I = imread('lena.jpg');
I = im2double(I);

% 加入高斯白噪声
sigma = 0.05;
In = imnoise(I, 'gaussian', 0, sigma^2);

% Daubechies 4 小波分解
level = 5;
[C, S] = wavedec2(In, level, 'db4');

% 软阈值去噪
alpha = 3*sigma;
thr = alpha*sqrt(2*log(length(C)));
Cthr = wthresh(C, 's', thr);

% Daubechies 4 小波重构
Ir = waverec2(Cthr, S, 'db4');

% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(In);
title('Noisy Image');
subplot(1,3,3);
imshow(Ir);
title('Denoised Image');

其中，`imread` 函数用于读取原始图像，`im2double` 函数将图像转换为 double 类型，`imnoise` 函数添加高斯白噪声。

`wavedec2` 函数用于 Daubechies 4 小波分解，`level` 参数指定小波分解的级数。返回的 `C` 和 `S` 分别为小波系数和分解结构。

`wthresh` 函数用于软阈值去噪，`alpha` 参数为阈值倍数。`thr` 为阈值，使用了经验公式 `thr = alpha*sqrt(2*log(length(C)))`。

`waverec2` 函数用于 Daubechies 4 小波重构。

最后，使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像、加噪图像和去噪图像显示在同一窗口中。