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。