中值滤波和小波变换结合 去噪 matlab代码

以下是使用中值滤波和小波变换结合去噪的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
I = imread('lena.jpg');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
% 显示原始图像和加噪后的图像
subplot(1,2,1);imshow(I);title('Original Image');
subplot(1,2,2);imshow(J);title('Noisy Image');

% 中值滤波去噪
K = medfilt2(J, [3,3]); % 中值滤波处理
% 显示中值滤波去噪后的图像
figure;imshow(K);title('Denoised Image (using Median Filter)');

% 小波变换去噪
% 选用小波函数为haar小波，选用阈值为3*sigma
L = wavethresh(J, 'h', 1, 's', 3*sqrt(var(double(J(:)))));
% 显示小波变换去噪后的图像
figure;imshow(L);title('Denoised Image (using Wavelet Transform)');

在这个示例中，我们首先读取原始图像，并添加高斯噪声。然后，我们使用`medfilt2`函数进行中值滤波去噪，使用`wavethresh`函数进行小波变换去噪。最后，我们分别显示中值滤波去噪后的图像和小波变换去噪后的图像。你可以根据需要调整中值滤波和小波变换的参数。

相关问题

小波变换与中值滤波去噪matlab

小波变换和中值滤波是两种常用的去噪方法，在Matlab中可以很方便地实现。

小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解为不同频率范围的子信号，可以对噪声信号进行去除。在Matlab中，可以使用Wavelet Toolbox中的函数来实现小波变换去噪。首先，需要选择合适的小波基函数和分解层数。然后，利用该小波基函数对信号进行分解，通过对低频信号阈值处理或者选取高频信号进行重构，可以去除信号中的噪声。

中值滤波是一种非线性滤波方法，它将信号中的每个样本都替换为其邻域样本的中值，从而去除离群值和噪声。在Matlab中，可以使用medfilt2函数来实现二维中值滤波。首先，需要选择合适的邻域大小。然后，将待滤波的图像作为输入，使用medfilt2函数对图像进行中值滤波处理，得到去噪后的图像。

需要注意的是，小波变换和中值滤波都有其适用的场景。小波变换适用于信号有较明显频域特征的情况，对于宽谱带噪声或高斯噪声有较好的去噪效果。而中值滤波适用于信号中存在噪声点的离群值，并且不会造成图像细节的模糊。根据实际需求，可以选择合适的方法进行去噪处理。

小波变换图像去噪matlab

小波变换是一种常用的图像去噪方法，它能够在减少图像噪声的同时保留图像的细节信息。在Matlab中，可以使用内置的小波变换函数对图像进行去噪处理。

首先，我们需要加载待处理的图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用Matlab中提供的小波变换函数对图像进行小波分解，得到图像的各个频带系数。

接下来，可以对得到的频带系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留不变。这样可以去除图像中的噪声，同时保留图像的轮廓和细节。

最后，使用Matlab中的小波逆变换函数将处理后的频带系数重构成去噪后的图像，并显示出来。可以通过调整阈值等参数来得到不同效果的去噪图像。

在实际应用中，可以根据图像的特性和噪声的类型选择合适的小波变换函数和阈值处理方法，以达到最佳的去噪效果。同时，也可以结合其他图像处理方法，如均值滤波、中值滤波等，来进一步提高图像的质量和清晰度。