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。