小波变换实战：去除图像噪声的MATLAB程序

小波变换是一种强大的信号处理工具，在图像处理领域被广泛用于噪声抑制和信号分析。在这个基于MATLAB的源程序中，主要展示了如何使用小波变换来去除图像噪声，以提高图像的质量和可读性。 首先，程序开始时通过`imread`函数加载一张名为"life.jpg"的彩色图像，并将其转换为灰度图像，以便于后续处理。原始图像在subplot(221)中显示，标记为"ԭʼͼ"，即原始图像。 接着，程序引入随机噪声以模拟真实环境中的噪声干扰。通过设置`randn('seed',init)`确保每次运行结果的一致性，然后将图像数据类型转换为双精度浮点数，便于进行精确计算。接着，将噪声添加到图像中，生成新的图像"ͼ"。 接下来，源代码使用Coiflet2小波基进行小波分解。`wavedec2`函数对图像进行了二维分解，将图像信号分解为不同频率和尺度的系数。`n`和`p`分别代表小波分解的层数和分解参数，这些参数的选择对去噪效果有显著影响。`nc`变量存储了分解后的水平方向（水平小波系数）。 在小波分解的基础上，通过`waverec2`函数对小波系数进行重构，生成一个去噪后的图像`X1`，在subplot(223)中显示，标记为"һͼ"，表示第一个去噪后的图像。这个过程利用了小波变换的特性，通过保留低频部分并丢弃高频部分（噪声通常集中在高频部分），从而降低噪声的影响。 进一步地，程序还执行了垂直方向的小波系数处理（`mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s')`），然后同样通过`waverec2`重构得到第二个去噪图像`X2`，在subplot(224)中显示，标记为"ڶͼ"，这可能对应于垂直方向的去噪结果，或者作为另一种噪声抑制方法的尝试。 总结来说，这段MATLAB代码演示了如何使用小波变换的多尺度分析和系数选择策略来有效地去除图像中的噪声。通过对比原始图像与去噪后的图像，可以直观地看到小波变换在降噪过程中的作用。此技术在实际应用中常用于图像预处理、信号恢复和数据分析等领域。