小波图像去噪matlab常用算法
时间: 2023-05-27 14:05:59 浏览: 139
1.小波阈值去噪算法
2.基于小波域的非局部均值去噪算法
3.基于小波域的最小二乘去噪算法
4.基于小波域的软硬阈值去噪算法
5.基于小波域的小波包去噪算法
6.基于小波域的改进的维纳滤波去噪算法
7.基于小波域的自适应噪声估计去噪算法
8.基于小波域的多尺度去噪算法
9.基于小波域的带通滤波去噪算法
10.基于小波域的循环阈值去噪算法
相关问题
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。
阅读全文