基于模糊小波变换法的去噪maltab代码

基于模糊小波变换（FWT）法的去噪 Matlab 代码包含以下步骤：

1. 导入图像并将其转换为灰度图像。
2. 设计一个低通模糊滤波器（如高斯滤波器）。
3. 对输入图像进行模糊。
4. 将模糊图像进行离散小波变换（DWT）。
5. 获取小波系数。
6. 应用模糊小波阈值去噪算法，该算法将小波系数与阈值进行比较，并将小于阈值的系数设置为零。
7. 对去噪后的小波系数进行反变换，得到去噪后的图像。
8. 显示原始图像和去噪图像。

下面是一个示例的 Matlab 代码：

% 1. 导入图像并转换为灰度图像
originalImage = imread('input_image.png');
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 2. 设计低通滤波器
blurFilter = fspecial('gaussian', [5 5], 2);

% 3. 对图像进行模糊处理
blurredImage = imfilter(grayImage, blurFilter, 'symmetric');

% 4. 进行离散小波变换
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(blurredImage, 'haar');

% 5. 获取小波系数
waveletCoefficients = [LL, LH; HL, HH];

% 6. 应用模糊小波阈值去噪
threshold = 2 * median(abs(waveletCoefficients(:))) / 0.6745;    
denoisedWaveletCoefficients = waveletCoefficients .* (abs(waveletCoefficients) > threshold);

% 7. 反变换得到去噪图像
denoisedImage = idwt2(denoisedWaveletCoefficients(1:size(LL,1), 1:size(LL,2)), ...
                      denoisedWaveletCoefficients(1:size(LL,1), size(LL,2)+1:end), ...
                      denoisedWaveletCoefficients(size(LL,1)+1:end, 1:size(LL,2)), ...
                      denoisedWaveletCoefficients(size(LL,1)+1:end, size(LL,2)+1:end), ...
                      'haar');

% 8. 显示原始图像和去噪图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoisedImage, []);
title('去噪图像');

该代码使用了模糊小波阈值去噪算法，该算法通过阈值比较来去除小于阈值的小波系数，从而实现图像去噪。