汉明窗小波变换去噪matlab代码

以下是使用Matlab实现汉明窗小波变换去噪的示例代码：

% 读入待处理的图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行小波变换
[c, l] = wavedec2(gray_img, 2, 'haar');
% 提取小波系数
cA2 = appcoef2(c, l, 'haar', 2);
cH2 = detcoef2('h', c, l, 2);
cV2 = detcoef2('v', c, l, 2);
cD2 = detcoef2('d', c, l, 2);

% 对每个小波系数进行汉明窗滤波
w = hamming(9);
cA2 = w * w' * cA2;
cH2 = w * w' * cH2;
cV2 = w * w' * cV2;
cD2 = w * w' * cD2;

% 将滤波后的小波系数重构为图像
filtered_img = waverec2([cA2, cH2, cV2, cD2], l, 'haar');
% 显示原图和处理后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(filtered_img, []);
title('Filtered Image');

该代码首先读入待处理的图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用Matlab内置的`wavedec2`函数对图像进行小波变换，提取各个小波系数，并对每个小波系数应用汉明窗滤波。最后，使用`waverec2`函数将滤波后的小波系数重构为图像，并显示原图和处理后的图像。