单通道图片小波分解后怎么给小波设定阈值去除噪声

单通道图片的小波分解可以使用Matlab中的`wavedec2`函数。设定小波阈值的方法如下：

% 加载图片
img = imread('lena.png');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 设置小波基和分解级数
wname = 'db4';
level = 3;

% 小波分解
[C, S] = wavedec2(gray_img, level, wname);

% 估计噪声标准差
sigma = median(abs(C))/0.6745;
t = sigma*sqrt(2*log(length(C)));

% 阈值处理
thr = wthresh(C, 'h', t);

% 小波重构
denoised_img = waverec2(thr, S, wname);

% 可视化
subplot(1, 2, 1)
imshow(gray_img)
title('原始图像')

subplot(1, 2, 2)
imshow(denoised_img)
title('去噪后的图像')

首先，加载图片并将其转换为灰度图像。然后，设置小波基和分解级数，并使用`wavedec2`函数进行小波分解。sigma为估计的噪声标准差，t为计算得到的阈值。使用`wthresh`函数计算阈值处理后的小波系数，`waverec2`函数用于重构去噪后的图像。最后，使用`subplot`和`imshow`函数可视化原始图像和去噪后的图像。

注意：在这个例子中，我们使用灰度图像进行小波分解和去噪。如果是彩色图像，我们需要对每个通道分别进行小波分解和去噪。