写一个小波去噪MATLAB程序

以下是一个使用小波去噪的MATLAB程序：

% 读取需要去噪的图像
I = imread('noisy_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 将灰度图像转换为double类型
I_double = im2double(I_gray);

% 选取小波基函数
wname = 'db4';

% 将图像进行小波分解
[C,S] = wavedec2(I_double, 2, wname);

% 选择阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',C,S,3);
% thr = 0.1;

% 将小于阈值的系数置为0
sorh = 'h';
keepapp = 1;
xd = wdencmp('gbl',C,S,wname,2,thr,sorh,keepapp);

% 显示去噪后的图像
imshow(xd);

该程序首先读取需要去噪的图像，并将其转换为灰度图像。然后将灰度图像转换为double类型，并选择小波基函数。接下来，将图像进行小波分解，并选择阈值。最后，将小于阈值的系数置为0，并显示去噪后的图像。

相关问题

小波阈值去噪matlab程序

以下是一个简单的小波阈值去噪 Matlab 程序的示例：

function denoised_signal = wavelet_threshold_denoising(signal)

% 小波分解
[c, l] = wavedec(signal, 5, 'db4');

% 计算噪声水平
sigma = median(abs(c))/0.6745;

% 计算阈值
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(signal)));

% 阈值处理
c(c < threshold) = 0;

% 小波重构
denoised_signal = waverec(c, l, 'db4');

end

这个程序接受一个信号作为输入，然后进行小波分解，计算信号的噪声水平和阈值，然后使用阈值对小波系数进行处理，最后进行小波重构以生成去噪信号。注意，这是一个非常简单的程序，可能需要根据实际情况进行修改和优化。

donoho函数小波图像去噪matlab程序

Donoho函数是小波变换中常用的一种小波函数，它的优点是具有极好的局部特性和高度的可压缩性。小波去噪算法是一种非常常用的信号去噪手段，可以保留信号中的重要信息同时去除噪声，相比于传统的滤波去噪方法更具优势。

Matlab程序中，通过引入Donoho函数小波变换，可以实现对图像的去噪处理。具体步骤如下：

1.将待去噪图像进行读入，转换为灰度图像，以便进行小波变换。

2.将灰度图像进行二维离散小波变换，得到小波系数图像。

3.根据阈值设定策略，对小波系数进行阈值处理，保留重要信息。

4.将处理后的小波系数进行逆变换，得到去噪后的图像。

在阈值设定方面，Donoho系数阈值设定方法是一种常用策略。该方法根据小波系数的统计特性进行阈值设定，既可以考虑到信噪比，又可以保留信号重要信息。具体流程如下：

1.计算小波系数的绝对值。

2.将绝对值进行重新排列，得到升序排列。

3.根据系数的升序排列计算对应的阈值。

4.将小于阈值的系数设为0，其他系数不变。

通过以上过程，可以很好地实现图像的去噪处理。不过，在具体应用中，需要根据实际情况进行阈值的设定，并且需要多次尝试调整参数，来达到最优的去噪效果。