基于小波分解的脉冲图像去噪MATLAB程序

以下是一个基于小波分解的脉冲图像去噪MATLAB程序示例：

% 读入脉冲图像并显示
img = imread('pulse_image.png');
figure;
imshow(img);
title('原始脉冲图像');

% 小波分解
[c, s] = wavedec2(img, 3, 'db4');

% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', 'heursure', c, s);
sorh = 's';
[c_comp, keepapp] = wthresh(c, sorh, thr);

% 小波重构
img_denoised = waverec2(c_comp, s, 'db4');

% 显示去噪后的图像
figure;
imshow(uint8(img_denoised));
title('去噪后的脉冲图像');

说明：

1. 读入脉冲图像并显示。
2. 对脉冲图像进行小波分解，采用 `db4` 小波基，分解 3 层。
3. 根据经验阈值法，计算小波系数阈值，采用硬阈值处理。
4. 对小于阈值的小波系数进行剪切。
5. 小波重构得到去噪后的图像。
6. 显示去噪后的图像。

需要注意的是，这仅是一个简单的示例程序，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。