MATLAB实现对添加了高斯噪声(均值为0,标准差为5)的图像,进行基于小波变换(小波基函数任选)的去噪处理
时间: 2024-02-22 22:55:06 浏览: 24
好的,这是一个关于MATLAB图像处理的问题。我可以为您提供一些大致的思路,但是由于涉及到代码实现,可能需要您自己去搜索相关的代码实现或者自己编写代码。
1. 首先,您需要读取添加了高斯噪声的图像,可以使用MATLAB自带的imread函数读取图像。例如:
```matlab
img = imread('noisy_image.jpg');
```
2. 接下来,您需要选择一种小波基函数,可以使用MATLAB自带的wfilters函数选择小波基函数。例如:
```matlab
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db4');
```
这里选择了db4小波基函数,得到了对应的低通和高通滤波器系数。
3. 然后,您需要对图像进行小波变换,可以使用MATLAB自带的wavedec2函数进行二维小波变换。例如:
```matlab
[C, S] = wavedec2(img, 3, Lo_D, Hi_D);
```
这里将图像进行了三级小波变换,得到了对应的小波系数C和大小信息S。
4. 接下来,您需要对小波系数进行阈值处理,去除掉噪声。可以使用MATLAB自带的wthresh函数对小波系数进行阈值处理。例如:
```matlab
T = 5;
C_soft = wthresh(C, 's', T);
```
这里使用了软阈值处理,设置阈值T为5。
5. 最后,您需要对处理后的小波系数进行小波反变换,得到去噪后的图像。可以使用MATLAB自带的waverec2函数进行二维小波反变换。例如:
```matlab
img_denoised = waverec2(C_soft, S, Lo_R, Hi_R);
```
这里使用了反变换所需的小波基函数滤波器系数Lo_R和Hi_R。
以上就是大致的思路,您可以根据自己的需要进行代码实现。