MATLAB小波去噪实现与图像恢复

"该资源是关于使用MATLAB进行小波去噪的代码示例。它首先加载名为'sinsin'的数据，然后添加噪声并显示原始图像。接着，它使用'ddencmp'和'wdencmp'函数进行去噪处理，并通过比较不同方法的效果展示去噪后的图像。同时，代码还包含了利用'wnoise'和'wden'函数进行自适应去噪的步骤。" 在MATLAB中，小波去噪是一种常用的方法，尤其适用于处理含有噪声的信号或图像。这段代码主要涉及以下几个知识点： 1. 数据加载与显示：`load sinsin`用于加载名为'sinsin'的数据矩阵，`colormap(pink(64))`设置颜色映射为粉色，`image(X)`和`image(x)`用于显示无噪声和含噪声的图像，`axis('square')`确保图像的纵横比为1。 2. 噪声添加：`randn('seed',init); x=X+18*randn(size(X));`这行代码设置了随机数种子并生成高斯白噪声，将噪声乘以18（噪声强度）后加到原始数据上，模拟了带有噪声的信号或图像。 3. 小波去噪： - `ddencmp`函数用于估计最佳分解级别和阈值，它在'den'模式下用于去噪，'wv'参数代表基于Wavelet Variance的阈值选择方法。 - `wdencmp`函数执行小波分解，'gbl'表示全局阈值处理，'sym4'是使用symlet4小波基，其他参数包括最佳分解级别、阈值等。 - `xiaozao`函数内部，'ddencmp'和'wdencmp'组合应用，展示了两种不同的去噪策略：'wv'和'wp'，分别对应Wavelet Variance和Wavelet Packet的阈值选择。 4. 图像比较：使用`subplot`创建多子图，对比原始图像、去噪后的图像以及残差，帮助观察去噪效果。 5. 自适应去噪：`wnoise`函数用于生成模拟噪声信号，而`wden`函数则采用自适应方法（如'SURE'准则或'RIDGE'准则）进行去噪，这里使用了'heursure'和'rigrsure'两种策略，分别基于'SURE'（Stein's Unbiased Risk Estimator）和'RIDGE'（岭回归）准则。 这段代码提供了一个基本的小波去噪流程示例，可以作为理解和实践MATLAB小波去噪技术的起点。通过对代码的理解和调整，可以适应不同的去噪需求，例如改变小波基、调整去噪级别或优化阈值选择方法。