图像小波变换法去噪声matlab
时间: 2023-10-10 22:10:26 浏览: 25
图像小波变换法去噪声是一种常见的图像处理方法,Matlab提供了丰富的函数和工具箱来实现该算法。下面给出一个基本的图像小波去噪的Matlab代码示例:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
img_noise = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 小波变换
[C, S] = wavedec2(img_noise, 3, 'db4');
% 设置阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', S);
% 阈值处理
sorh = 's';
keepapp = 1;
xd = wthresh(C, sorh, thr, keepapp);
% 小波反变换
img_denoised = waverec2(xd, S, 'db4');
% 显示图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_noise);
title('noisy image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(img_denoised));
title('denoised image');
```
上述代码中,首先读入图像并添加高斯噪声。然后进行小波变换,得到小波系数C和小波分解结构S。通过wthrmngr函数设置阈值,并通过wthresh函数对小波系数进行阈值处理。最后通过waverec2函数进行小波反变换,得到去噪后的图像。最后将原图像和去噪后的图像进行对比显示。
需要注意的是,小波变换的参数需要根据实际情况进行调整,包括小波基函数、分解层数、阈值等。