小波变换计算阈值并显示matlab代码
时间: 2023-08-21 12:03:32 浏览: 59
以下是利用小波变换计算阈值并显示的 Matlab 代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('example.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将灰度图像用小波变换
[c, s] = wavedec2(gray_img, 3, 'db4');
% 计算阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL',c,s);
% 显示阈值
disp(thr);
```
在上面的代码中,我们首先读入了一张图像,然后将其转换为灰度图像。接着,我们使用小波变换将灰度图像分解成多个尺度的系数。最后,我们使用 `wthrmngr` 函数计算阈值,并将其显示在命令行窗口中。
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小波变换计算阈值matlab代码
以下是小波变换计算阈值的MATLAB代码:
```matlab
% 假设已经进行了小波分解并且得到了各层小波系数
% coeffs 为小波系数矩阵,其中每一行为一个小波分解层的系数
% 计算噪声标准差,假设信号中没有噪声
sigma = median(abs(coeffs))/0.6745;
% 计算阈值
T = sigma*sqrt(2*log(size(coeffs, 1)));
```
其中,`median(abs(coeffs))/0.6745` 表示小波系数的中位数除以0.6745,即用中位数估计噪声标准差;`sqrt(2*log(size(coeffs, 1)))` 表示根据小波系数的数量估计阈值。
小波变换阈值法去噪matlab代码
小波变换是一种数学处理方法,能够有效地处理信号与图像中的噪声。而小波变换阈值法则是小波去噪的一种常用方法。下面我们来介绍一下在MATLAB中进行小波变换阈值去噪的代码。
首先,我们需要导入需要去噪的信号或图像。在MATLAB中,我们可以使用“imread”函数载入图像,或者使用“wavread”函数载入音频信号。
然后,我们需要使用小波变换函数进行小波分解。MATLAB中的小波变换函数包括“wavedec”和“wavedec2”函数,分别用于一维和二维信号的小波分解。在进行小波分解时,需要指定小波基和分解的尺度,常用的小波基包括Daubechies小波、Haar小波、Symlets小波等。
完成小波分解后,我们就可以使用阈值处理方法进行噪声消除。在阈值方法中,我们通常选择软阈值或硬阈值方法。软阈值方法在小于阈值的系数上进行平滑处理,硬阈值方法则将小于阈值的系数直接置为0。在MATLAB中,我们可以使用“wthresh”函数进行阈值处理。
最后,我们需要使用小波重构函数进行信号恢复。在MATLAB中,一维小波重构函数为“waverec”,二维小波重构函数为“waverec2”。
下面是MATLAB中小波变换阈值去噪的示例代码:
% 载入图像
img = imread('lena.bmp');
% 小波分解
[c, s] = wavedec2(img, 4, 'db4');
% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw1ddenoising');
alpha = 1; % 聚合参数
thrC = wthresh(c, 's', thr*alpha);
% 小波重构
img_den = waverec2(thrC, s, 'db4');
% 显示比较
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img);title('原图像');
subplot(1,2,2); imshow(img_den);title('去噪后的图像');
该代码使用4层db4小波进行分解,采用软阈值方法进行噪声消除。阈值大小由“wthrmngr”函数自动计算,聚合参数采用1。最后使用db4小波进行重构,对比原图像和去噪后的图像。