Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波、Coiflet小波进行图像噪声分析的matlab源码

以下是使用Daubechies小波进行图像噪声分析的Matlab源代码示例：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 加入高斯噪声
img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);

% 使用Daubechies小波进行去噪
n = 4; % Daubechies小波的阶数
[ca, ch, cv, cd] = dwt2(img_noisy, 'db4'); % 进行二维离散小波变换
sigma = mad(cd(:)) / 0.6745; % 估算小波系数的标准差
threshold = sigma * sqrt(2*log(numel(cd))); % 计算阈值
cd_thr = sign(cd) .* max(abs(cd) - threshold, 0); % 软阈值处理
img_denoised = idwt2(ca, ch, cv, cd_thr, 'db4'); % 进行二维离散小波逆变换

% 显示图像
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(img_noisy), title('加噪后的图像');
subplot(1,3,3), imshow(img_denoised, []), title('去噪后的图像');

注：以上代码中的 `mad` 函数计算的是小波系数的绝对中位数，`sign` 函数返回的是小波系数的符号，`max` 函数返回的是小波系数的绝对值与阈值之差和0的最大值。