基于matlab的小波变换图像去噪基本代码

以下是基于matlab的小波变换图像去噪的基本代码：

%读取图像
I = imread('test.jpg');

%加入高斯噪声
I_noise = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

%使用小波变换去噪
%选择小波基函数
wname = 'db4';
%进行3层小波变换
[C, S] = wavedec2(I_noise, 3, wname);
%提取近似系数和细节系数
[H1, V1, D1] = detcoef2('all', C, S, 1);
[H2, V2, D2] = detcoef2('all', C, S, 2);
[H3, V3, D3] = detcoef2('all', C, S, 3);
%计算近似系数的阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', H3);
%对所有系数进行软阈值处理
H1 = wthresh(H1, 's', thr);
V1 = wthresh(V1, 's', thr);
D1 = wthresh(D1, 's', thr);
H2 = wthresh(H2, 's', thr);
V2 = wthresh(V2, 's', thr);
D2 = wthresh(D2, 's', thr);
H3 = wthresh(H3, 's', thr);
V3 = wthresh(V3, 's', thr);
D3 = wthresh(D3, 's', thr);
%重构图像
C_new = [C(1:S(1,1)*S(1,2)), ...
    reshape(cat(3, H3, V3, D3), 1, []), ...
    reshape(cat(3, H2, V2, D2), 1, []), ...
    reshape(cat(3, H1, V1, D1), 1, [])];
I_denoised = waverec2(C_new, S, wname);

%显示结果
subplot(1,2,1), imshow(I_noise), title('加噪图像');
subplot(1,2,2), imshow(I_denoised), title('去噪图像');

其中，`imread`函数用于读取图像，`imnoise`函数用于加入高斯噪声，`wavedec2`函数用于进行小波变换，`detcoef2`函数用于提取系数，`wthrmngr`函数用于计算阈值，`wthresh`函数用于进行软阈值处理，`waverec2`函数用于重构图像，`imshow`函数用于显示图像。