小波去噪实列 matlab

下面是一个使用MATLAB进行小波去噪的简单示例：

% 读取原始图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯白噪声
noise = 50 * randn(size(img));
noisy_img = uint8(double(img) + noise);

% 进行小波去噪
level = 3; % 小波分解的层数
wname = 'db4'; % 小波基函数
threshold = 20; % 阈值
[C, S] = wavedec2(noisy_img, level, wname);
thrC = wthresh(C, 'h', threshold);
denoised_img = uint8(waverec2(thrC, S, wname));

% 显示结果
subplot(1, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(noisy_img); title('添加噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(denoised_img); title('小波去噪后的图像');

上述代码首先读取一个名为`lena.png`的原始图像，然后添加高斯白噪声生成噪声图像。接着，使用MATLAB中的`wavedec2`函数进行二维小波分解，得到不同尺度和方向的小波系数。然后，使用`wthresh`函数对小波系数进行阈值处理，去除噪声对应的小波系数。最后，使用`waverec2`函数进行二维小波重构，得到去噪后的图像。最后，通过subplot函数依次显示原始图像、添加噪声后的图像和小波去噪后的图像。需要注意的是，代码中的`level`、`wname`和`threshold`参数可以根据具体情况进行调整。