MATLAB二维小波图像消噪
matlab小波变换信号去噪
matlab小波变换信号去噪Matlab是一款非常强大的数据分析工具，其中小波变换可以应用于信号去噪的领域。
下面将详细介绍基于Matlab小波变换的信号去噪方法。
1、小波变换简介小波变换是时频分析的一种方法，它将信号分解成尺度与时间两个维度，能够保持信号的局部特征，适用于非平稳信号的分析。
小波变换的本质是将信号从时域转换到时频域，得到更加精细的频域信息，可以方便的对信号进行滤波、去噪等处理。
2、小波去噪方法小波去噪是指通过小波分析方法将噪声与信号分离并且去除的过程。
小波去噪的基本步骤是通过小波分解将信号分解成多尺度信号，然后对每一个分解系数进行阈值处理，去除一部分小于阈值的噪声信号，最后将处理后的分解系数合成原始信号。
3、基于Matlab的小波变换信号去噪实现在Matlab中，可以使用wavemenu命令进行小波变换，使用wthresh命令对小波分解系数进行阈值处理，利用waverec命令将阈值处理后的小波分解系数合成原始信号。
下面给出基于Matlab实现小波变换信号去噪的步骤：（1）读取信号，并可视化观测信号波形。
（2）通过wavedec命令将信号进行小波分解得到多个尺度系数，展示出小波分解系数。
（3）通过绘制小波系数分布直方图或者小波系数二维展示图，估计信号的噪声强度。
（4）根据阈值处理法对小波系数进行阈值处理，获得非噪声系数和噪声系数。
（5）通过waverec命令将非噪声系数合成原始信号。
（6）可视化效果，比较去噪前后信号的波形。
针对每个步骤，需要熟悉各个工具箱的使用知识。
在实际应用中，还需要根据特定的数据处理需求进行合理的参数设置。
4、总结小波去噪是一种常见的信号处理方法，在Matlab中也可以方便地实现。
通过实现基于Matlab小波变换的信号去噪，可以更好地应对复杂信号处理的需求，提高数据分析的准确性和精度。
matlab中的去噪函数
matlab中的去噪函数
MATLAB中有多种用于去噪的函数和工具，其中一些常用的包括：
1. `medfilt1`，这个函数用于对一维信号进行中值滤波，可以
有效地去除椒盐噪声和其他类型的噪声。
2. `medfilt2`，类似于`medfilt1`，这个函数用于对二维图像
进行中值滤波，对于去除图像中的斑点噪声和其他类型的噪声效果
很好。
3. `wiener2`，这个函数实现了维纳滤波器，可以用于图像的
去噪。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的局部特性
进行滤波，适用于各种类型的噪声。
4. `imfilter`，这个函数可以实现各种类型的滤波操作，包括
高斯滤波、均值滤波等，可以根据具体的需求选择合适的滤波器进
行去噪处理。
5. `denoiseWavelet`，MATLAB中还提供了基于小波变换的去
噪函数，可以通过小波阈值处理来去除信号中的噪声成分。
除了以上提到的函数，MATLAB还提供了一些图像处理工具箱，
其中包含了更多高级的去噪算法和工具，比如基于深度学习的去噪
方法、非局部均值去噪（NL-means denoising）等。
这些工具可以
根据具体的应用场景和需求选择合适的去噪方法进行处理。
总的来说，MATLAB提供了丰富的去噪函数和工具，可以根据具
体的信号或图像特性选择合适的方法进行去噪处理。
在实际应用中，需要根据噪声类型、信噪比以及对信号质量的要求来选择合适的去
噪方法。
matlab去噪声方法
matlab去噪声方法MATLAB中去噪声的方法有很多，以下列举了一些常用的方法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且有效的去噪声方法，它通过计算邻域内像素的平均值来减小噪声。
具体操作是创建一个与输入图像大小相同的零矩阵，然后遍历图像的每个像素，将邻域内的像素值求和，最后除以邻域内像素的数量，得到滤波后的像素值。
2. 中值滤波：中值滤波主要用于去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。
该方法的核心思想是将图像中相邻像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为滤波后的像素值。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种广泛应用于图像去噪的方法，它通过在图像上滑动一个高斯核函数来降低噪声。
高斯核函数的宽度决定了滤波的效果，宽度越大，去噪效果越明显，但同时也会导致图像变得模糊。
4. 双边滤波：双边滤波是一种基于邻域的滤波方法，它同时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
通过在图像上滑动一个双边核函数，可以有效地去除噪声并保留图像的细节。
5. 基于小波变换的方法：小波变换可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带，通过对子带的处理，可以有效地去除图像中的噪声。
常用的有小波分解、小波合成和小波去噪等方法。
6. 基于深度学习的方法：深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像去噪领域也取得了很好的效果。
通过训练神经网络，可以学习到图像的复杂特征，从而在去噪的同时保留图像的细节。
在MATLAB中实现这些方法，可以利用内置的图像处理函数或自行编写代码。
例如，使用imfilter函数实现均值滤波，使用im2double函数将图像转换为双精度值等。
同时，可以借助图像处理工具箱中的各种滤波器和图像读取、显示函数，如sobel、roberts、prewitt算子等，来实现特定的去噪效果。
基于MATLAB环境下的小波图像去噪
ＺＨＡＮＧ ｎ ｕ ｎ， ＡＮＧ ｎ － ｕ Ｌｔ ａ ＸＩ Ｆｅ ｇ ｈ ａ
【 ｂｔ ｃ】 Ｉ ｇ ｅｎｉｎ ａｓ ｒｂ ｎｉ ａ ｐｏｅｓ ｇＴ ｅｔ ｄｔ ｎ ｅｏ ｉｇｕｅ ｈ ｖｒｇ ｒｉｅｒ Ａ ｓ ａｔ ｍａｅ －ｏ ｉｇｉ ａ ｌ ｉｐｏｌ ｍｉｓ ｎ ｒｃｓｉ ． ｈ ａ ｉｏａ ｄｎ ｉｎ ｓｄｔｅａｅａｅ ｎａ ｒ ｄ ｓ ｓ ｃ ｓｃ ｅ ｇｌ ｎ ｒ ｉｌ ｓ ｏｌ
（ ）Ｘｘ３ ｆ） （ （ｄ ）
’
１ 小波变换
１ １ 基本 原理 ．
与 时域 函数 对应 ， 在频 域上则 有 ：
（ ）＝√ａ 一 （Ｚ ） ｅ Ｏ Ｏ （） ４
在数学上 ， 小波定义卫 队给定函数局部化的新 领域 ， 波可 由一个 定义 在 有 限 区域 的 函数 （ 小 ） 来构造 ， （ 称为母小波（ ｏ ｅ ｗ ｖｌ ） ） ｍ ｔ ｒ ａｅ ｔ 或者叫 ｈ ｅ 做基本 小波。 一组小波基 函数 ， ｛ （ ｝ 可以通 ） ， 过缩 放 和平移基 本小 波 （ 来 生成 ： ）
，
Ｊ
（ ）＝ ２ （ 一 — ２ ）
（） ２
其 中， 为平移参数 ， ｉ 为缩放 因子， 函数 厂 （ ） 以小 波 （ ）为 基 的 连 续 小 波 变 换 定 义 为 函 数 厂 ） （ 和 （ ）的内积 ：
小波去噪的matlab程序 -回复
小波去噪的matlab程序-回复如何使用Matlab进行小波去噪。
小波去噪是数值信号处理中常用的一种方法，它可以有效地去除信号中的噪声，保留有用的信号部分。
Matlab是一个强大的数值计算和数据可视化工具，也提供了丰富的信号处理工具箱，其中包括小波去噪算法。
本文将介绍如何使用Matlab进行小波去噪，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
首先，我们需要定义被噪声污染的信号。
在Matlab中，可以通过生成具有噪声的信号来模拟实际应用。
以下是一段生成具有高斯白噪声的正弦信号的代码：fs = 1000; 采样频率T = 1/fs; 采样间隔L = 1000; 信号长度t = (0:L-1)*T; 时间向量f = 50; 正弦信号频率A = 0.7; 正弦信号幅度x = A*sin(2*pi*f*t); 生成正弦信号添加高斯白噪声mu = 0; 噪声均值sigma = 0.5; 噪声标准差n = sigma*randn(size(t)); 生成高斯白噪声x_noisy = x + n; 带噪声的信号上述代码中，我们生成了一个频率为50 Hz的正弦信号，并添加了均值为0、标准差为0.5的高斯白噪声。
生成的带噪声的信号存储在变量`x_noisy`中。
接下来，我们需要选择一种小波基函数以分析信号，并选择合适的小波系数阈值来进行去噪。
Matlab提供了多种小波基函数和小波系数阈值选择方法，如Daubechies小波基函数和固定阈值法、SureShrink方法等。
以下是一段使用Daubechies小波基函数和可视化小波系数阈值选择结果的代码：执行小波变换[c, l] = wavedec(x_noisy, 5, 'db4'); 小波分解可视化小波系数figure;subplot(2,1,1);plot(x_noisy);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(c);title('小波系数');小波系数阈值选择thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',c,l); 阈值选择sorh = 's'; 阈值类型，s代表软阈值，h代表硬阈值keepapp = 1; 保留近似系数X = wdencmp('gbl',c,l,'db4',5,thr,sorh,keepapp); 小波去噪可视化去噪结果figure;subplot(2,1,1);plot(x_noisy);title('带噪声的信号');subplot(2,1,2);plot(X);title('去噪后的信号');上述代码中，我们使用了Daubechies小波基函数对信号进行了5级小波分解，并可视化了小波系数。
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理图像去噪处理是数字图像处理的一个重要领域，它的目标是从图像中去除噪声，提高图像的质量和清晰度。
在实际应用中，图像往往会受到各种因素的影响而产生噪声，如传感器噪声、信号传输中的干扰等。
为了准确地还原图像的细节和信息，我们需要使用一些图像处理算法，而MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们实现图像去噪处理。
在使用MATLAB进行图像去噪处理之前，首先需要了解一些基本的原理和概念。
图像噪声可以分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是指噪声与原始图像的像素值相加，而乘性噪声是指噪声与原始图像的像素值相乘。
常见的加性噪声有高斯噪声、盐噪声和椒盐噪声，而乘性噪声则包括了泊松噪声等。
对于加性噪声的去噪处理，最常用的方法是使用滤波器。
滤波器可以通过对图像进行空间域或频域的操作，抑制噪声的同时保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用各种滤波器函数，如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
这些滤波器可以通过对图像的像素进行加权平均、中值选取或高斯加权等方式，来实现对噪声的抑制。
而对于乘性噪声的去噪处理，一种常用的方法是使用非线性滤波器。
非线性滤波器可以通过对图像的像素进行非线性变换，来抑制噪声并保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用一些非线性滤波器函数，如中值滤波器、双边滤波器等。
这些滤波器通过对图像的像素进行排序、加权平均等方式，来实现对噪声的抑制。
除了滤波器方法，MATLAB还提供了其他一些图像去噪处理的算法。
例如，基于小波变换的去噪方法可以通过对图像的小波系数进行阈值处理，来实现对噪声的抑制。
MATLAB中的小波变换函数可以将图像分解为不同尺度的频带，然后通过对各个频带的小波系数进行阈值处理，来实现去噪处理。
此外，MATLAB还提供了一些基于统计学原理的去噪方法。
例如，基于最小均方误差的去噪方法可以通过对图像的像素进行统计分析，来估计噪声的概率分布，并通过最小化均方误差的方式，来实现对噪声的抑制。
基于 matlab 实现的二维小波分解算法-概述说明以及解释
基于matlab 实现的二维小波分解算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括一些关于小波分解算法的基本介绍，可以简要介绍小波分解算法的原理和应用领域，同时提及该算法在信号处理、图像压缩以及特征提取等方面的重要性。
以下是一个示例：在当今信息时代，信号处理和图像处理一直是计算机科学和工程学中的研究热点。
为了更好地理解和处理信号和图像中的信息，及时去除噪声、压缩图像以及提取出关键特征，人们不断寻求更有效的处理方法。
而小波分解算法作为一种新兴的信号处理方法，在近年来得到了广泛的应用和研究。
小波分解算法是一种将信号或图像分解为时频域或时空域的工具，它可以分解出不同尺度和频率的子信号或子图像，这为信号处理和图像处理提供了一种有效途径。
与传统的傅里叶变换相比，小波分解算法具有更好的局部性质和多尺度分析能力，因此被广泛运用于信号处理、图像压缩、图像恢复、特征提取等领域。
在信号处理中，小波分解算法可以用于去噪、压缩、去除偶尔的干扰等。
在图像处理方面，小波分解算法具备较好的多分辨率特性，可以在不同分辨率上进行图像处理，对于边缘检测、纹理分析、目标识别等具备独特的优势。
此外，小波分解算法对于非平稳信号和非线性系统等具备突出的应用优势。
本文将介绍基于Matlab 的二维小波分解算法的实现，通过对该算法的深入剖析和实验验证，展示它在图像处理方面的应用前景以及算法效果的评估。
通过本文的研究，读者将了解到小波分解算法的实际应用场景和优势，进一步提高信号处理和图像处理的能力。
在文章的后续部分中，我们将重点介绍小波分解算法的原理，并详细阐述如何在Matlab 环境下实现二维小波分解算法。
1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对基于Matlab 实现的二维小波分解算法的介绍和分析：1. 引言：首先对文章的主题和目的进行概述，介绍小波分解算法在图像处理领域的重要性，并总结文章结构。
2. 正文：2.1 小波分解算法概述：详细介绍小波分解算法的基本原理和应用领域，包括信号分析，压缩，去噪等方面。
(完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现
基于小波图像去噪的MATLAB 实现一、 论文背景数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。
在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。
然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。
如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。
根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。
通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
二、 课题原理1.小波基本原理在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。
一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成：())(1,ab x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。
当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为：()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积：()dx ab x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=⎰+∞∞- （3） 与时域函数对应，在频域上则有： ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （4）可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。
小波变换去噪matlab源码
小波变换去噪matlab源码小波变换是一种广泛应用于信号处理和图像处理的技术。
它通过将信号分解成不同频率的子信号，从而提供了一种有效的降噪方法。
要在MATLAB中进行小波变换去噪，您可以使用MATLAB的信号处理工具箱中提供的函数。
下面是一个示例的MATLAB源代码，用于实现小波变换去噪：```MATLAB% 加载待处理的信号signal = load('input_signal.mat');% 设置小波函数和分解层数wavelet = 'db4'; % 使用 Daubechies 4 小波函数level = 5; % 设置分解层数% 执行小波变换[coefficients, levels] = wavedec(signal, level, wavelet);% 通过阈值处理降噪threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL', coefficients, levels);cleaned_coefficients = wthresh(coefficients, 'h', threshold);denoised_signal = waverec(cleaned_coefficients, levels, wavelet);% 显示和保存降噪后的信号plot(denoised_signal);save('denoised_signal.mat', 'denoised_signal');```这段代码首先加载了待处理的信号，然后定义了所使用的小波函数和分解层数。
接下来，它执行了小波变换，并通过阈值处理来降噪信号。
最后，代码显示了降噪后的信号，并将其保存到文件中。
值得注意的是，该示例中使用了默认的阈值选取方式（dw2ddenoLVL），您可以根据具体的应用场景选择适合的阈值选取方法。
以上是关于在MATLAB中使用小波变换进行信号去噪的简单示例代码。
二维小波阈值去噪 matlab-定义说明解析
二维小波阈值去噪matlab-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：二维小波阈值去噪是一种常用的信号处理技术，用于降低信号中的噪声干扰以及提高信号的质量和清晰度。
通过对信号进行二维小波变换和阈值处理，可以有效地去除信号中的噪声成分，保留信号的重要信息。
在本文中，我们将介绍二维小波变换的原理和小波阈值去噪的方法，以及在MATLAB环境下的实现过程。
通过对实验结果的分析和展望，我们可以看到二维小波阈值去噪在信号处理中的广泛应用前景，帮助读者更好地理解和掌握这一重要技术。
1.2 文章结构本文将分为引言、正文和结论三个部分来展开讨论。
在引言部分，将会对二维小波阈值去噪这一主题进行概述，并介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将详细介绍二维小波变换的原理，小波阈值去噪的方法以及在MATLAB中如何实现小波去噪。
最后，在结论部分，将对实验结果进行分析，展望二维小波阈值去噪在未来的应用前景，并对全文进行总结。
通过这样的结构安排，读者将能够全面了解二维小波阈值去噪的相关知识，深入掌握该领域的核心概念和技术方法。
1.3 目的本文旨在介绍二维小波阈值去噪方法在信号处理领域中的应用。
通过对二维小波变换原理和小波阈值去噪方法的介绍，以及在MATLAB中的具体实现，旨在帮助读者深入了解该技术在信号处理中的重要性和实用性。
通过实验结果分析和应用前景展望，希望读者能够对二维小波阈值去噪方法有更深入的理解，并为其在实际应用中提供参考和指导。
最终，通过总结本文的内容，读者将能够对二维小波阈值去噪方法有一个全面的认识，为进一步的研究和应用提供基础和启发。
2.正文2.1 二维小波变换原理在信号处理领域，小波变换是一种用于分析信号频谱和时域特征的强大工具。
与傅里叶变换不同，小波变换具有良好的时频局部化性质，能够在时域和频域上同时提供精确的信息。
在图像处理中，我们通常使用二维小波变换来分析和处理图像信号。
二维小波变换将图像信号分解为不同尺度和方向上的小波系数。
Matlab中的图像去噪与恢复方法
Matlab中的图像去噪与恢复方法图像去噪与恢复是数字图像处理中一个非常重要的任务，旨在提升图像的质量并减少由噪声引起的干扰。
Matlab作为一种功能强大且广泛使用的数学软件，提供了多种图像去噪与恢复的方法，本文将对其中一些常用的方法进行介绍。
一、均值滤波均值滤波是一种简单且常用的图像去噪方法。
它通过选取图像中每个像素周围邻域的像素值的平均值来替代该像素的值。
这样可以平滑图像并减少噪声的影响。
在Matlab中，可以使用函数imfilter来实现均值滤波。
二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过选取图像中每个像素周围邻域的像素值的中值来替代该像素的值。
与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的边缘信息。
在Matlab中，可以使用函数medfilt2来实现中值滤波。
三、小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法。
它通过将图像从时域转换到小波域，并利用小波系数的特征进行噪声的分析和消除。
在Matlab中，可以使用函数wdenoise来实现小波去噪。
四、自适应滤波自适应滤波是一种根据图像的局部特征来调整滤波参数的图像去噪方法。
它能够根据图像中不同区域的噪声特点来自动调整滤波参数，从而提高去噪效果。
在Matlab中，可以使用函数adpmedian来实现自适应中值滤波。
五、图像恢复除了去噪外，图像恢复也是数字图像处理中一个重要的任务。
它旨在通过使用图像处理技术来还原受损图像的质量和信息。
在Matlab中，可以使用各种图像恢复算法来实现不同的任务，如图像修复、图像重建等。
六、总结本文对Matlab中的图像去噪与恢复方法进行了简要介绍。
均值滤波和中值滤波是两种常用的图像去噪方法，可以简单快速地实现去噪效果。
小波去噪和自适应滤波则更加复杂，但能够在一定程度上提高去噪效果。
此外，Matlab还提供了各种图像恢复算法，可以根据实际需求选择合适的算法来进行图像的修复和重建。
总之，Matlab作为一种强大的数学软件，在图像去噪与恢复方面提供了多种方法和工具。
matlab小波去噪函数
matlab小波去噪函数小波去噪是一种通过使用小波变换来减少图像或信号中噪声的技术。
在处理信号时，小波变换可以将信号分解成多个频带。
这些频带可以在不同尺度上进行分析，并且可以通过移除某些频带来提高信号的清晰度。
Matlab是一种流行的用于数学计算和数据可视化的软件。
Matlab 中有很多小波去噪函数，可以用于处理不同类型的信号和图像。
这些函数可以帮助用户快速准确地完成小波去噪的任务。
在Matlab中，最常用的小波去噪函数是wdenoise和wden。
这些函数都可以用于去除信号或图像中的噪声，并且可以通过设置参数来调整去噪的效果。
wdenoise函数可以对一维和二维信号进行去噪。
该函数使用离散小波变换来分解信号，并使用软阈值技术来减少噪声。
软阈值技术可以通过将小于某个阈值的系数设置为零来减少噪声。
这可以帮助保留信号中的重要信息，并去除噪声。
wden函数可以对一维信号进行去噪。
该函数使用小波变换和硬阈值技术来减少噪声。
硬阈值技术将小于某个阈值的系数设置为零，从而减少噪声。
与软阈值技术不同的是，硬阈值技术可能会导致信号中出现一些不连续的点。
因此，该技术更适用于信号中的高频噪声。
除了上述函数之外，Matlab中还有许多其他小波去噪函数，例如wpdencmp和modwpt。
这些函数可以帮助用户根据不同的需求进行去噪，并且可以通过设置参数来调整去噪的效果。
在使用小波去噪函数进行处理之前，用户需要了解信号或图像的特征，例如信号的频率和振幅，以及图像的亮度和对比度。
这可以帮助用户选择合适的小波去噪函数，并设置合适的参数来最大程度地减少噪声，同时保留信号或图像中的重要信息。
Matlab提供了许多小波去噪函数，可以帮助用户快速准确地处理信号和图像中的噪声。
在使用这些函数进行处理之前，用户需要了解信号或图像的特征，并选择合适的函数和参数来实现最佳的去噪效果。
基于Matlab小波分析的图像降噪研究
１图像降壕 方法 筒述 常用 的 图像 降噪方 法 是小 波 闽值消 噪方 法 ，是一 种实 现 简单而 效 果较 好 的方 法 。阈值 消 噪方 法思 想很 简 单 ，就是 对 小波 分解 后 的各 层系 数模 大 于和 小 于某 阈值 的 系数 分别 进行 处 理 ，然后 利用 处 理后 的 小波 系数 重构 出 消 噪后 的 图像 。在 阈值 消噪 中 ，阈值 函 数体 现对 小波 分解 系 数 的不 同处 理 原则 及不 同的估 计方 法 ，常 用 的阈值 函数 有 硬 阈值 函数和 软 阈值 函 数 。硬 阈值 函数 可 以很好 的保 留图像 边 缘等 局部 特 征 ，但 图像会 出现伪 吉布 斯 效 应等 视觉 失真 现象 ，而 软 阈值 处理 相 对平 滑 ，但 可 能造成 边 缘模 糊等 失 真 现象 ，为 此 ，又 提 出 了 半软 阈值 函 数 。 小波 阈值 消 噪 方法 处 理 函 数 的 选 取， 另一 个关 键 因数是 阈值 的具体 估 计 。如果 阈值 太 小 ，消 噪后 的 图像 仍 然 存在 噪 声； 相反 如果 阈值 太 大 ，重 要图像 特 征将 被 滤掉 ， 引起偏 差 。从 直 观上对 于给 定 的小波 系数 ，噪声 越大 ，阈值就 越大 。
ｆ ｎ ｔ ｏ ［ ， ａ ］ ＝ ｉ ａ ｅ ｃ ａｇ （ ｉｌ ｉ２ ） ％ ｎ 为 文 件 名 ， ｕ ｃ ｉｎ Ｘｍ ｐ ｍ ｇ ｈｎ ｅ ｎ， ｎ ｉ１
—
ｉ２ ｎ 为格 式
ｉ ａ ｇ ｎ ＝ ２ ｆｎ ｒ ｉ ＝
ｉ ｒ ａ ｇ （ｆ ｌｎ ｍ ， ａ ｇ ｎ ［］ ｎ ｒ ｏ ｔ ［ ： ］ ， ｒ ｏ （ ） ｅ ｄ ｆ ｅ ｒ ｒ ｎ ｍ ｉ ｅ ａ ｅ ｎ ｒ ｉ ， ２ ， ａ ｇ ｕ ， ０ ２ ） ｅ ｒ ｒ ’ ：ｎ ’
matlab小波降噪方式
matlab小波降噪方式Matlab小波降噪方式小波降噪是一种常见的信号处理方法，可以有效地从噪声中恢复出原始信号。
在Matlab中，有多种小波降噪方式可以选择，本文将介绍其中几种常用的方法。
一、小波变换简介小波变换是一种时间-频率分析方法，可以将信号分解成不同尺度的小波函数。
通过小波变换，可以将信号的时域特征和频域特征结合起来，更好地描述信号的局部特性。
二、小波降噪原理小波降噪的基本原理是通过将信号在小波域进行分解，根据小波系数的幅值和相位信息，对信号进行去噪处理。
具体而言，小波降噪方法将信号分解成多个尺度的小波系数，然后根据小波系数的幅值和相位信息对信号进行处理，最后再将处理后的小波系数进行逆变换得到降噪后的信号。
三、小波降噪方法1. 阈值去噪法阈值去噪法是小波降噪中最常用的方法之一。
该方法通过设置阈值，将小波系数中幅值小于阈值的系数置零，从而实现去噪效果。
常用的阈值选择方法有固定阈值、基于软硬阈值的方法等。
2. 基于小波包变换的降噪法小波包变换是小波变换的一种扩展形式，可以对信号进行更细致的分解和重构。
基于小波包变换的降噪法可以在小波域中选择最佳小波包基函数，对信号进行更精细的降噪处理。
3. 基于模态分解的小波降噪法模态分解是一种将信号分解成若干个本征模态函数的方法，它可以有效地提取信号的局部特性。
基于模态分解的小波降噪法将信号进行模态分解，然后对每个本征模态函数进行小波降噪处理，最后将处理后的本征模态函数进行重构。
四、Matlab中的小波降噪函数在Matlab中，有多个工具箱和函数可以实现小波降噪。
其中，wavelet toolbox是Matlab中最常用的小波分析工具箱，提供了丰富的小波变换和小波降噪函数。
1. wdenoise函数wdenoise函数是Matlab中最基本的小波降噪函数，可以实现简单的阈值去噪。
该函数的基本语法为：y = wdenoise(x,'DenoisingMethod',method,'Wavelet',wavename) 2. wpdencmp函数wpdencmp函数是基于小波包变换的小波降噪函数，可以实现更精细的降噪处理。
小波去噪matlab程序
小波去噪matlab程序
本文介绍了一种使用小波去噪图像的matlab程序，主要步骤如下：
（1）首先从图像获取原始数据，并转换为灰度图像；
（2）接下来进行小波变换，将灰度图片转换为小波系数矩阵；
（3）引入一种基于稀疏性表示的噪声检测剔除技术，从小波系数矩阵中提取出噪声数据；
（4）最后，用剔除噪声后的小波系数矩阵进行逆小波变换，可以得到去噪后的图像数据，这就是小波去噪后的图像。
为了进一步检测去噪技术的有效性，我们对去噪前后两种图像进行了PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度）检测，结果发现，去噪后的图像的PSNR和SSIM都比去噪前的图像有显著的提升，这证明了小波去噪技术的有效性。
总之，本文介绍了一种基于小波去噪的图像处理方法，其所提供的解决方案可以很好地提高图像质量。
因此，小波去噪技术可以在实际应用中发挥重要作用。
MATLAB技术图像降噪教程
MATLAB技术图像降噪教程引言：图像降噪是数字图像处理中的重要任务之一，它旨在减少图像中的噪声和干扰，提高图像的质量和视觉效果。
MATLAB是一种广泛使用的工具，它提供了许多功能强大的工具箱和函数，用于数字图像处理和分析。
在本教程中，我们将介绍一些在MATLAB中进行图像降噪的常用技术和方法。
一、图像噪声简介图像噪声是由各种因素引起的图像中的不希望的非结构化信息。
噪声可以降低图像的质量，并影响后续的图像处理和分析。
主要的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。
了解图像噪声的类型和特点对于选择合适的降噪方法非常重要。
二、图像降噪方法1. 基于滤波器的降噪方法滤波器是一种常用的图像降噪方法。
MATLAB提供了许多经典的滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
这些滤波器通过对图像进行平滑或去除异常值的操作，来减少噪声的影响。
例如，可以使用MATLAB中的medfilt2函数来执行中值滤波，该函数可以有效地去除椒盐噪声。
2. 基于小波变换的降噪方法小波变换是一种多尺度分析方法，常用于图像降噪。
MATLAB提供了丰富的小波函数和工具箱，如wavedec2和waverec2。
通过对图像进行小波分解和重构，可以将噪声和信号分离，然后对噪声进行滤除。
使用小波变换进行图像降噪需要选择合适的小波基函数和阈值参数，以达到最佳的降噪效果。
3. 基于深度学习的降噪方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的突破。
MATLAB提供了深度学习工具箱，可以用于训练和应用深度学习模型。
对于图像降噪任务，可以使用卷积神经网络（CNN）进行建模和训练。
通过使用大量的图像数据进行训练，深度学习模型可以自动学习图像中的噪声分布和特征，并实现高质量的图像降噪效果。
三、降噪实例演示我们将通过一个具体的图像降噪实例来演示MATLAB中的图像降噪技术。
假设我们有一张受到高斯噪声干扰的图像，我们将使用不同的方法对其进行降噪。
1. 基于滤波器的降噪方法首先，我们将使用均值滤波器对图像进行降噪。
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结引言图像的噪声和模糊经常会影响到图像的质量和可用性。
在现实生活中，由于环境的不可控因素或图像传感器本身的限制，我们常常会面对图像存在噪声和模糊的情况。
因此，如何有效地去除图像中的噪声和模糊成为了图像处理中的重要问题。
本文将总结Matlab技术中常用的图像去噪和去模糊方法，并介绍它们的原理和应用场景。
一、图像去噪方法1. 均值滤波均值滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素局部平均值来代替原始像素的值。
均值滤波器将一个像素的值设置为相邻像素的平均值，从而实现去除图像中的噪声。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波器，它在处理噪声图像时非常有效。
该方法通过使用像素值的中值来替换像素值，从而去除图像中的噪声。
中值滤波器对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去除效果。
3. 小波去噪法小波去噪法是一种基于小波变换的图像处理方法。
它将图像分解为不同尺度的子图像，并通过阈值处理去除子图像中的噪声。
小波去噪法可以有效地保留图像细节，并在去除噪声的同时保持图像的清晰度。
二、图像去模糊方法1. 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊方法，它通过最小化图像的噪声和失真之间的均方误差来恢复原始图像。
维纳滤波器在频域或空域中操作，可以根据图像的特点选择最适合的滤波器。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种将图像的像素强度值映射到特定范围的方法。
在去模糊处理中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，减少图像的模糊程度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法。
在图像去模糊中，可以使用傅里叶变换来将图像转换到频域，然后应用滤波器来去除模糊。
三、图像去噪和去模糊方法的应用场景1. 医学影像医学影像中的噪声和模糊会影响到医生对病情的判断。
因此，图像去噪和去模糊在医学影像中具有重要意义。
例如，在CT扫描中，可以使用均值滤波和小波去噪法来去除图像中的噪声；而在MRI影像中，可以使用维纳滤波和傅里叶变换来恢复图像的清晰度和细节。
小波变换图像降噪的matlab代码
小波变换图像降噪的matlab代码求小波变换图像降噪的matlab代码load wbarb; % 装载原始图像subplot(221); % 新建窗口image(X); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图title('原始图像'); % 设置图像标题axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示init=2055615866; % 初始值randn('seed',init); % 随机值XX=X+8*randn(size(X)); % 添加随机噪声subplot(222); % 新建窗口image(XX); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图title('含噪图像'); % 设置图像标题axis square; %用小波函数coif2 对图像XX 进行2 层分解[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 分解n=[1,2]; % 设置尺度向量p=[10.28,24.08]; % 设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理%nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');%nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');X1=waverec2(nc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构subplot(223); % 新建窗口image(X1); % 显示图像colormap(map); %设置色彩索引图title('第一次消噪后的图像'); % 设置图像标题axis square; % 设置显示比例,再次对高频小波系数进行阈值处理%mc=wthcoef2('h',nc,l,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');mc=wthcoef2('d',nc,l,n,p,'s');X2=waverec2(mc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构subplot(224); % 新建窗口image(X2); % 显示图像colormap(map); % 设置色彩索引图title('第二次消噪后的图像'); % 设置图像标题axis square; % 设置显示比例。
MATLAB
１ 图像 调 入 转换
到 目前 为 止 ＭＡＴＬ ＡＢ 并 不 能 处 理 所 有 类 型 的 图 像 ， 图像 处 理 工 具 箱 支 持 索 【 其 图 像、 ＲＧＢ 图像 、 度 图 像 、 灰 二进 制 图 像 ， ＭＡＴＬ 而 ＡＢ小 波 工 具 箱 只 能 处 理 索 引 图 像 ． 我 当
美■ 词 ： 引 图像 ； 索 ＲＧＢ图像 ； 值 阕
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随 着 计 算 机 的 广 泛 使 用 ， 用 软 件 也 越 来 越 多 ． 中 ， ＡＴＬＡＢ 是 当前 最 流 行 的 、 应 其 Ｍ 功 能强 大 的科 技应 用 软件 和编 程 语 言之一 是 ， 如 其 他许 多应 用 软件 一 样 ， 但 正 ＭＡＴＬ ＡＢ
们 需 要 对 图 像 进 行 小 波 处 理 时 ， 临 的 一 个 问题 是 如 何将 非 索 引 图 像 转 换 成 索 引 图像 ． 面 为 将 非 索 引 图 像 转 换 成 索 引 图像 ， 们 编 出 一 个 函数 ： 我
ｆ ｎ ｔ ｎ Ｉ ｍａ ］ ｍ（ １ ｉ２ 将非 索 引 图像转 换 成 索 引 图像 ， ｕ ｃｉ ｘ， ｐ ＝ｉ ｉ ． ） ｏ ｎ ｎ ｉ ｎｌ为文 件 名 ， ２为 文 件格 式 ． ｉ ｎ
ｆ ＝ｍ ｒ ａ （ ｔ ｐ ） ＝ ｉ ｅ ｄ ｇ，ｙ ｅ ；
ｉ ｓｒｍｐ（ｙ ｅ ｂ Ｉ ｒｍｐ （ｙ ｅ ｐ ，［ ｍａ ］ ｇ ２ｎ ｆ ；ｅ ｄ ｆ ｔｃ ｔｐ ， ｍｐ ）ｓ ｃ ｔ ｔｐ ｔ ｇ ） ｘｔ ｐ 一ｒ ｂ ｉｄ（） ｎ Ｊ
ｅ ｄ ｎ
２ 用 二 维 小 波 分 析 对 图 像 消 噪
基于二维经验模态分解的小波阈值图像去噪
基于二维经验模态分解的小波阈值图像去噪基于二维经验模态分解的小波阈值红外图像去噪摘要：提出了一种红外图像去噪方法，采用二维经验模态分解(BEMD)，将图像分解到本征模态函数域，即一系列的本征模态函数(IMF)和一个残差。
然后对含噪的高频IMF用小波去噪中的阈值方法进行处理，把经过小波阈值去噪的高频IMF和低频的IMF以及残差进行叠加，得到重构后的图像，即去噪图像。
Matlab 平台下的仿真实验表明，该算法对红外图像中常见的高斯噪声及椒盐噪声具有较好的去除效果，优于传统小波阈值去噪方法。
关键词:经验模态分解；小波阈值去噪；红外图像1 引言红外成像技术现已广泛应用于军事和民用领域。
红外探测器将物体的红外辐射转化为电信号，经处理后的电信号可通过显示系统转换为可见的图像。
红外图像特有的成像机理使得无光、高温、烟雾等特殊环境下的成像成为可能[1]。
但红外图像采集过程中存在的周围环境影响、探测器本身由于非均匀性等造成的固有噪声、背景辐射等因素的干扰，导致红外图像具有噪声大、对比度低、边缘模糊等缺点。
因此，对红外图像进行预处理是后续图像处理工作的前提，而红外去噪又是其中的关键环节。
小波阈值去噪是常见的图像去噪方法之一，自1995年Donoho首次提出小波阈值滤波方法后，该理论被逐步应用到信号处理的各个领域，并取得了较好的效果[2-3]。
在小波变换中，小波基和分解尺度的选择对去噪效果有直接的影响，此外小波变换在非平稳非线性信号的分析中优势不明显。
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是由美籍华人工程师E.Huang等于1998年提出的，其分解过程是基于信号时间尺度的局部特性的，因而在非线性和非平稳信号的分析中具有明显优势。
与传统信号分析方法相比，EMD的优点[4]在于：无需选择基函数，其分解过程根据信号的时域局部特征自适应进行；EMD过程相当于微分过程，不受测不准原则的限制。
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第16卷第1期2002年3月 山西师范大学学报(自然科学版)Jou rnal of Shanx i T eacher ′s U n iversity N atu ral Science Editi on V o l .16N o.1M arch 2002收稿日期:2001211215基金项目:山西省回国留学人员基金(晋出留98[2]号)资助项目.作者简介:梁冰(1975—),女,河北保定人,山西师范大学应用数学研究所在读硕士研究生.文章编号:100924490(2002)0120005204M A TLAB 二维小波图像消噪梁 冰, 银俊成(山西师范大学应用数学研究所,山西临汾 041004)摘要:本文将应用M A TLAB 小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理,并以一R GB 图像的消噪为例,对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计.关键词:索引图像;R GB 图像;阈值中图分类号:O 29:TN 911.73 文献标识码:A随着计算机的广泛使用,应用软件也越来越多.其中,M A TLAB 是当前最流行的、功能强大的科技应用软件和编程语言之一.但是,正如其他许多应用软件一样,M A TLAB 的应用也是一门技术,使用中会遇到一系列的问题.就图像消噪处理来说,第一个问题是如何将要处理的图像调入M A TLAB 环境,若调入后不能直接处理,又将如何转换;第二个问题是在实际图像消噪中采取哪一种方法效果更好,更方便.本文就上述两个问题进行讨论.在处理第二个问题时,首先对图像进行二维小波分解,然后用阈值对其系数进行处理、重构,达到消噪的目的,最后对消噪后的结果进行最小二乘估计.其中阈值的选取是关键也是难点,本文对所举例子进行了阈值选取,达到了很好的消噪效果,并对其进行了最小二乘估计.1 图像调入转换到目前为止M A TLAB 并不能处理所有类型的图像,其图像处理工具箱支持索引图像、R GB 图像、灰度图像、二进制图像,而M A TLAB 小波工具箱只能处理索引图像.当我们需要对图像进行小波处理时,面临的一个问题是如何将非索引图像转换成索引图像.为将非索引图像转换成索引图像,我们编出一个函数:functi on [X ,m ap ]=i m (in 1,in 2)%将非索引图像转换成索引图像,in 1为文件名,in 2为文件格式. if nargin ==2if errargn (m filenam e ,nargin ,[2],nargou t ,[0:2]),erro r (′3′);end g =in 1;type =in 2;6 山西师范大学学报(自然科学版) 2002年if errargt(m filenam e,g,′str′),erro r(′3′);endif errargt(m filenam e,type,′str′),erro r(′3′);endf=i m read(g,type);if strc mp(type,′bmp′) strc mp(type,′j pg′),[X,m ap]=rgb2ind(f);end end2 用二维小波分析对图像消噪图像经过转换或传输后,可能会受到噪声的干扰,难免会有些模糊,为此我们需要对它进行消噪处理.一个含噪图像g(x,y)主要包括原图像X(x,y)和噪声图像n(x,y),即g(x,y)=Z(x,y)+n(x,y).消噪的主要目的就是尽量将n(x,y)去掉,并且尽量减少f (x,y)的损失.与传统技术相比,小波分析在这方面有其优越性.2.1 二维小波分析对图像消噪的步骤2.1.1 二维小波分解 用函数w avedec2()对含噪图像g(x,y)进得小波分解.格式:[c,s]=w avedec2(g,N,′小波名′),N为小波分解层数.2.1.2 对高频系数进行阈值量化 对于从1到N的每一层,选择一个阈值,并对这一层的高频系数进行处理.2.1.3 对量化后的高频系数重构 用重构函数w rcoef2()对量化后的高频系数进行重构或用消噪函数w denc m p()消噪.2.2 二维小波分析对图像消噪的方法下面我们将介绍三种方法:强制消噪、默认阈值消噪和独立阈值消噪.为以后验证我们的消噪效果,我们人为的做一加噪函数addno ise:functi on[g]=addno ise(in1,in2,in3)%加噪声函数,in1为文件名,in2为文件格式,in3为一整数,g为含噪图像if nargin==3if errargn(m filenam e,nargin,[3],nargou t,[0:1]),erro r(′3′);end[X,m ap]=i m(in1,in2);n=in3;if errargt(m filenam e,in1,′str′),erro r(′3′);endif errargt(m filenam e,in2,′str′),erro r(′3′);endif errargt(m filenam e,n,′in t′),erro r(′3′);endin it=2055615866;randn(′seed′,in it);g=X+n3randn(size(X));end2.2.1 强制消噪 这是消噪处理中最简单的一种方法.它把全部高频系数置0,只用低频系数进行小波重构.在一个消噪处理中可重复用此法.2.2.2 默认阈值消噪 这种方法是消噪处理中最典型的方法.首先,用ddenc m p()获取在消噪过程中的默认阈值;然后,用w denc m p()进行消噪.2.2.3 独立阈值消噪 每层选取不同的阈值,然后用w denc m p()进行消噪.由于需要自己选取不同的阈值,而且阈值的选取关系到消噪的好坏,所以这种方法难些.在实际消噪处理中,阈值往往可以通过经验公式获得,而且这种阈值比默认阈值有可信度.现举一例(图像存在a盘中,名字为cp rod.bm p)来说明三种消噪的效果.程序如下:%利用上面的i m ()函数,将R GB 图像转换为索引图像[X ,m ap ]=i m (′a : cp rod .bmp ′,′bmp ′); save f 0X m ap ;%加噪并画出含噪声图像[g ]=addno ise (′a : cp rod .bmp ′,′bmp ′,15);figu re (2)subp lo t (221);sub i m age (g ,m ap );title (′含噪声图像′);%强制消噪[c ,s ]=w avedec 2(g ,3,′sym 4′); %用小波函数sym 4对图像进行3层小波分解a 3=w rcoef 2(′a ′,c ,s ,′sym 4′,3);save f 1a 3;%保存强制消噪后的结果a 3到f 1中%默认阈值消噪%用ddenc mp 获取在消噪过程中的默认阈值[th r ,so rh ,keepapp ]=ddenc mp (′den ′,′w v ′,g );subp lo t (221);sub i m age (g ,m ap ;title (′含噪声图像)′);g 0=w denc mp (′gb 1′,g ,′sym 4′,3,th r ,so rh ,keepapp );subp lo t (222);sub i m age (g 0,m ap );title (′全阈值消噪后的图像′);%独立阈值消噪th rh =[122,124,145];th r v =[123,148,150];th r d =[108,134,160];th r h =[122,124,145];th rv =[123,148,150];th r d =[108,134,160];th r =[th r h ;th r d ;th r v ]; %设置水平、垂直、斜线方向阈值g 1=w denc mp (′lvd ′,g ,′sym 4′,3,th r ,′h ′);%采取每层不同阈值进行消噪subp lo t (223);sub i m age (g 1,m ap );title (′独立阈值消噪后的图像′);save f 2g 0g 1; %保存默认阈值消噪后的结果g 0和独立阈值消噪后的结果g 1到f 2中强制消噪中把高频全部滤去,难免会把原像有用的高频也同时滤掉.当然,当噪声主要集中在高频部分时,这种方法是非常有效的.但这种方法对上例不是十分有效.默认阈值消噪的结果比强制消噪的结果要好,独立阈值消噪的结果比默认阈值消噪的结果要好.现在,我们对上面三种方法消噪后的结果与不含噪声的图像进行最小二乘估计.估计值越小,说明消噪后的图像越来越接近不含噪声的图像,也就是说明消噪效果越好.下面为具体程序:load f 0;load f 1;load f 2;%最小二乘估计fo r I =1:1:2157第1期 梁冰 银俊成:M A TLAB 二维小波图像消噪 fo r j =1:1:364temp 1=0;temp 2=0;temp 3=0;d 1=(X (I ,j )-a 3(I ,j ))^2;d 2=(X (I ,j )-g 0(I ,j ))^2;d 3=(X (I ,j )-g 1(Ik j ))^2;temp 1=temp 1+d 1;temp 2=temp 2+d 2;temp 3=temp 3+d 3; endenddisp (′强制消噪最小二乘估计′)temp 1disp (′默认阈值消噪最小二乘估计′)temp 2disp (′独立阈值消噪最小二乘估计′)temp 3输出结果:强制消噪最小二乘估计temp 1=2.436e +009默认阈值消噪最小二乘估计 temp 2=2.0603e +004独立阈值消噪最小二乘估计 temp 3=603.4501无论从图像输出结果来看,还是从最小二乘估计看,独立阈值消噪效果较好,但阈值选取难.总之,此三种方法各有利弊.强制消噪法比较简单,处理方便,对噪声集中在高频的图像,消噪效果好,但对含有较少高频噪声的图像消噪效果较差,所以,此法适用范围比较窄.独立阈值消噪法虽然效果较好,比较可信,但阈值选取较困难.默认阈值消噪虽然效果不及独立阈值,但应用比较容易,效果也还可以,所以在实际中一般采用默认阈值消噪法.参考文献:[1] 程正兴.小波分析算法与应用[M ].西安:西安电子科技大学出版社,1998,5.[2] 陈桂明,等.应用M A TLAB 语言处理数字信号与数字图像[M ].北京:科学出版社,2000,1.[3] 胡昌华,等.其于M A TLAB 的系统分析与设计[M ].西安:西安电子科技出版社,1999,12.[4] 张志涌.精通M A TLAB [M ].北京:北京航天大学出版社,2000,8.[5] 李建平,唐远炎.小波分析方法的应用[M ].重庆:重庆大学出版社,2000,3.El i m i na ti ng No ises i n Two D i m en siona l I mage by M AT LABL I ANG B i ng , Y IN Jun -chengAbstract :In th is p ap er w e app ly tw o 2di m en ti onal w avelets analytic functi on in M A TLAB w avelets too lbox to eli m inate no ises in i m ages by com p u lso ry ,acqu iesen t andindep enden t th resho ld .T hen w e eli m inate no ises in R GB i m ages.A s an exam p le ,w e esti m ate the resu lts of eli m inating no ises by th ree w ays w ith m in i m um tw o 2ti m es m ethod .Key words :Index i m age ;R GB i m age ;T h resho ld8 山西师范大学学报(自然科学版) 2002年。