小波阈值去噪实战：硬与软阈值方法代码解析

本资源是一份针对初学者设计的小波阈值图像去噪源代码教程。它主要介绍了两种常用的图像去噪方法：硬阈值法和软阈值法。 1. 硬阈值法 硬阈值法是一种基于小波变换的去噪技术，适用于小波系数。首先，通过`wavedec`函数对输入图像`noismima`进行3级小波分解，获取不同尺度（细节系数）的表示。`appcoef`函数用于获取小波系数，`detcoef`函数则分别提取各层细节系数。硬阈值处理部分的关键是设定阈值，这里使用经验公式`T = (4 * 2 * log10(nlen))^(1/2)`，其中`nlen`是当前系数的长度。当系数绝对值小于阈值时，将其设为0，从而保留较大的信号成分，去除噪声。最后，通过`waverec`函数将处理后的系数重构回原始图像空间，并展示去噪前后图像的对比。 2. 软阈值法 软阈值法是对硬阈值法的一种改进，它不仅消除小波系数中的噪声，还考虑了信号的边缘效应。在软阈值法中，对于每个系数，除了用阈值进行截断外，还会在其基础上减去一个非零值（即`T - |d_i|`），这样可以保留更多的细节信息。软阈值法的代码与硬阈值法类似，只是在处理细节系数时使用了软阈值操作。 通过这两个部分的源代码，学习者可以了解到小波阈值去噪的具体实现步骤和阈值选择的理论依据，这对于理解小波分析在图像去噪中的应用非常有帮助。此外，这段代码也展示了如何在Matlab环境中操作小波分解和重构，以及如何可视化处理前后的图像变化，这对于初学者来说是一个实践操作的良机。通过实际运行代码，新手能够亲手体验到小波去噪的效果，从而加深对小波理论的理解和应用能力的提升。