小波变换图像去噪matlab代码

下面是一个简单的小波去噪Matlab代码，其中使用了基于软阈值的小波去噪方法。

% 读入图像
img = imread('image.png');

% 将图像转换为双精度浮点型
img = im2double(img);

% 执行小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(img, 'haar');

% 设置阈值
threshold = 0.1;

% 对每个小波系数进行软阈值处理
cA = wthresh(cA, 's', threshold);
cH = wthresh(cH, 's', threshold);
cV = wthresh(cV, 's', threshold);
cD = wthresh(cD, 's', threshold);

% 执行小波逆变换
denoisedImg = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示去噪后的图像
imshow(denoisedImg);

在上述代码中，我们首先读入图像，并将其转换为双精度浮点型。然后，我们执行小波变换，使用haar小波函数生成4个小波系数：近似系数（cA）、水平细节系数（cH）、垂直细节系数（cV）和对角细节系数（cD）。

接下来，我们设置一个阈值，然后对每个小波系数进行软阈值处理。最后，我们执行小波逆变换，将处理后的系数合并为一幅图像，并将其显示出来。

需要注意的是，本代码只是一个简单的小波去噪示例，实际应用中需要根据具体情况选择适当的小波函数、阈值和软阈值处理方法。

相关问题

matlab小波变换图像去噪

小波变换可以用于图像去噪。以下是使用MATLAB进行小波去噪的简单步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
grayImg = rgb2gray(img); % 将图像转换为灰度图像

2. 对图像进行小波变换。

[cA,cH,cV,cD] = dwt2(grayImg,'haar'); % 对图像进行2D小波变换

其中，`cA`是近似系数，`cH`是水平细节系数，`cV`是垂直细节系数，`cD`是对角细节系数。

3. 对小波系数进行阈值处理。

% 设定阈值
sigma = median(abs(cD(:))) / 0.6745;
threshold = sigma * sqrt(2*log10(numel(cD)));

% 阈值处理
cDthresh = cD .* (abs(cD) > threshold);
cHthresh = cH .* (abs(cH) > threshold);
cVthresh = cV .* (abs(cV) > threshold);

这里使用的是基于中值绝对偏差（MAD）的阈值处理方法。

4. 对处理后的小波系数进行反变换并显示图像。

% 反变换
denoisedImg = idwt2(cA,cHthresh,cVthresh,cDthresh,'haar');

% 显示图像
imshow(denoisedImg);

这里使用的是Haar小波基。

完整代码如下：

% 读取图像并将其转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 对图像进行小波变换
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(grayImg,'haar');

% 对小波系数进行阈值处理
sigma = median(abs(cD(:))) / 0.6745;
threshold = sigma * sqrt(2*log10(numel(cD)));
cDthresh = cD .* (abs(cD) > threshold);
cHthresh = cH .* (abs(cH) > threshold);
cVthresh = cV .* (abs(cV) > threshold);

% 对处理后的小波系数进行反变换并显示图像
denoisedImg = idwt2(cA,cHthresh,cVthresh,cDthresh,'haar');
imshow(denoisedImg);

小波变换图像去噪matlab

小波变换是一种常用的图像去噪方法，它能够在减少图像噪声的同时保留图像的细节信息。在Matlab中，可以使用内置的小波变换函数对图像进行去噪处理。

首先，我们需要加载待处理的图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用Matlab中提供的小波变换函数对图像进行小波分解，得到图像的各个频带系数。

接下来，可以对得到的频带系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留不变。这样可以去除图像中的噪声，同时保留图像的轮廓和细节。

最后，使用Matlab中的小波逆变换函数将处理后的频带系数重构成去噪后的图像，并显示出来。可以通过调整阈值等参数来得到不同效果的去噪图像。

在实际应用中，可以根据图像的特性和噪声的类型选择合适的小波变换函数和阈值处理方法，以达到最佳的去噪效果。同时，也可以结合其他图像处理方法，如均值滤波、中值滤波等，来进一步提高图像的质量和清晰度。