MATLAB小波软阈值图像去噪代码
时间: 2023-07-23 17:38:54 浏览: 110
以下是MATLAB中基于小波软阈值的图像去噪示例:
```matlab
% 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。
```matlab
[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。
```matlab
[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:
```matlab
[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。
```matlab
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:
```matlab
% 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);
```
matlab小波阈值图像去噪
您好!对于使用小波阈值进行图像去噪的问题,可以使用MATLAB中的Wavelet Toolbox来实现。以下是一个基本的步骤:
1. 读取图像:使用`imread`函数读取需要去噪的图像。
2. 小波分解:使用`wavedec2`函数对图像进行小波分解。可以选择适当的小波基函数和分解层数,以获得更好的去噪效果。
3. 阈值处理:根据选定的阈值处理方法,对小波系数进行阈值处理。常见的阈值处理方法有硬阈值和软阈值。
4. 重构图像:使用`waverec2`函数对处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的图像。
下面是一个简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像
originalImage = imread('input_image.jpg');
% 小波分解
[cA, cH, cV, cD] = wavedec2(originalImage, n, waveletName);
% 阈值处理
threshold = ...; % 设置阈值
cA_thresholded = wthresh(cA, 's', threshold);
cH_thresholded = wthresh(cH, 's', threshold);
cV_thresholded = wthresh(cV, 's', threshold);
cD_thresholded = wthresh(cD, 's', threshold);
% 重构图像
denoisedImage = waverec2(cA_thresholded, cH_thresholded, cV_thresholded, cD_thresholded, waveletName);
% 显示结果
imshow(originalImage);
title('Original Image');
figure;
imshow(denoisedImage);
title('Denoised Image');
```
请注意,以上代码只是一个基本示例,您可以根据具体需求进行调整。同时,选择适当的小波基函数和阈值处理方法对于获得较好的去噪效果非常重要。
阅读全文
相关推荐












