MATLAB小波软阈值图像去噪代码

以下是MATLAB中基于小波软阈值的图像去噪示例：

% 读入待处理图像
I = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 添加高斯白噪声
In = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 小波去噪处理
% 选择小波类型和分解层数
wname = 'db4';
level = 5;
% 小波分解
[C, S] = wavedec2(In, level, wname);
% 计算软阈值
thr = wthrmngr('sqtwolog', C);
% 软阈值处理
s = wthresh(C, 's', thr);
% 重构图像
Iw = waverec2(s, S, wname);

% 显示原始图像、噪声图像和去噪图像
subplot(1, 3, 1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(In); title('噪声图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(Iw, []); title('去噪图像');

这段代码使用了db4小波进行5层分解，使用软阈值方法进行去噪处理。可以根据需要进行修改，例如更改小波类型、分解层数或阈值选取方法等。

相关问题

matlab实现小波阈值图像去噪

小波阈值图像去噪是一种常用的图像去噪方法，Matlab中可以通过以下步骤实现：

1. 读入需要去噪的图像，可以使用Matlab中的`imread`函数读取图像文件。

2. 使用Matlab中的小波变换函数`wavedec2`对图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。

   [C,S] = wavedec2(X, N, wname)

其中，`X`为输入图像，`N`为小波分解的尺度，`wname`为小波基名称，`C`为小波系数，`S`为各个尺度分解后的大小。

3. 对小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，保留大于一定阈值的系数。常用的阈值处理方法有软阈值和硬阈值。

   [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('cmp','wv',X); % 计算软阈值阈值
   [C_t, S_t] = wdencmp('gbl', C, S, wname, N, thr, sorh, keepapp); % 软阈值处理

其中，`ddencmp`函数用于计算软阈值的阈值，`wdencmp`函数用于进行阈值处理。

硬阈值处理可以使用以下代码：

   [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('cmp','wv',X); % 计算软阈值阈值
   [C_t, S_t] = wdencmp('gbl', C, S, wname, N, thr, sorh, keepapp); % 硬阈值处理

4. 使用Matlab中的小波重构函数`waverec2`将处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的图像。

   Y = waverec2(C_t, S_t, wname)

其中，`C_t`为处理后的小波系数，`S_t`为各个尺度分解后的大小，`wname`为小波基名称，`Y`为去噪后的图像。

完整的Matlab代码示例：

% 读入图像文件
X = imread('example.png');

% 设置小波分解尺度和小波基名称
N = 4;
wname = 'sym4';

% 小波分解
[C,S] = wavedec2(X, N, wname);

% 计算软阈值并进行阈值处理
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('cmp','wv',X);
[C_t, S_t] = wdencmp('gbl', C, S, wname, N, thr, sorh, keepapp);

% 小波重构
Y = waverec2(C_t, S_t, wname);

% 显示去噪后的图像
imshow(Y);

小波阈值图像去噪matlab代码

小波阈值图像去噪是一种常见的图像处理技术，可以用来去除图像中的噪声。在Matlab中，可以通过使用小波变换库来实现小波阈值图像去噪。以下是一个简单的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
img = im2double(img);

% 添加高斯噪声
noise_var = 0.01;
img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0, noise_var);

% 进行小波变换
wname = 'sym4';
[C, S] = wavedec2(img_noisy, 2, wname);

% 计算阈值
alpha = 3;
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', C, S, alpha);

% 进行小波阈值去噪
denoised = wdencmp('gbl', C, S, wname, 2, thr, 'h', 'mul');

% 显示原图和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(denoised);
title('Denoised Image');

其中，`lena.jpg`是一个示例图像，可以替换为其他图像。在代码中，首先读取图像并添加高斯噪声，然后进行小波变换并计算阈值，最后进行小波阈值去噪并显示原图和去噪后的图像。需要注意的是，小波阈值去噪的参数需要根据具体的应用进行调整，本示例中使用了较为简单的参数设置。