软阈值函数去噪代码
数字图像去噪处理
一．加噪f=imread('mch.tif');figure(1);imshow(f);title('原始图像');g=imnoise(f,'salt & pepper',0.2);figure(2);imshow(g);title('椒盐噪声污染的图像');二．图像去噪1.均值滤波器【1】均值滤波：本例对一幅数字图像添加高斯噪声，并分别用3*3和7*7均值滤波模板进行噪声的滤除。
所需程序代码如下：clear all%打开图像I=imread('mch.tif');%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;H2=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');G2=conv2(J,H2,'same');%图像显示subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像');subplot(2,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,2,4);imshow(G2,[]);title('7*7均值滤波图像');【2】超限像素平滑法：clear all%打开图像I=imread('pout.tif');[m n]=size(I);%求图像尺寸T=50;%设定阈值G=[];%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;%添加椒盐噪声J=imnoise(I,'salt & pepper',0.05);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');%超限像素平滑for i=1:mfor j=1:nif abs(J(i,j)-G1(i,j))>TG(i,j)=G1(i,j);elseG(i,j)=J(i,j);endendend%图像显示subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J,[]);title('添加椒盐噪声图像');subplot(2,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,2,4);imshow(G,[]);title('超限像素平滑图像');2. 中值滤波clear all%打开图像I=imread('21.tif');%添加椒盐噪声N1=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); %添加高斯噪声N2=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%添加乘性噪声N3=imnoise(I,'speckle',0.02);G1=medfilt2(N1);G2=medfilt2(N2);G3=medfilt2(N3);%分别显示噪声图像和中值滤波图像subplot(2,3,1);imshow(N1);title('添加椒盐噪声图像');subplot(2,3,2);imshow(N2);title('添加高斯噪声图像');subplot(2,3,3);imshow(N3);title('添加乘性噪声图像');subplot(2,3,4);imshow(G1);title('椒盐噪声中值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(G2);title('高斯噪声中值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(G3);title('乘性噪声中值滤波图像');3. 维纳滤波【1】clear allI=imread('mch.tif');%添加高斯噪声N1=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%wiener2滤波J1=wiener2(N1,[5 5]);%分别显示噪声图像和滤波图像subplot(1,2,1);imshow(N1);title('添加高斯噪声图像');subplot(1,2,2);imshow(J1);title('维纳滤波图像');【2】%读原图i=imread('20.tif');subplot(2,2,1);imshow(i);title('原图');axis square;j=imnoise(i,'gaussian',0,0.1);subplot(2,2,2);imshow(j);title('加噪图像');axis square;%用sym4小波函数对j进行2层分解[c,l]=wavedec2(j,2,'sym4');%实现低通滤波消噪a1=uint8(wrcoef2('a',c,l,'sym4',2));%用coif2小波函数对j进行2层分解[gc,gl]=wavedec2(a1,2,'coif2');n=[1,2];%设置尺度向量p=[10.28,24.08];%设置阈值向量%对三个高频系数进行阈值处理nc=wthcoef2('h',gc,gl,n,p,'s');nc=wthcoef2('v',gc,gl,n,p,'s');nc=wthcoef2('d',gc,gl,n,p,'s');mc=wthcoef2('h',gc,gl,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',gc,gl,n,p,'s');mc=wthcoef2('d',gc,gl,n,p,'s');%对更新后的小波分解结构进行阈值处理x2=waverec2(mc,gl,'coif2');%进行中值滤波for ii=1:252;for jj=1:252;temp=0;for m=0:3for n=0:3temp=temp+double(x2(ii+m,jj+n));endendtemp=temp/16;x4(ii,jj)=temp;endendfor ii=253:256for jj=253:256x4(ii,jj)=double(i(ii,jj));endend%显示去噪图像subplot(2,2,3);imshow(uint8(x4));title('消噪图像');axis square;4. 小波图像降噪【1】使用wdencmp函数%装载图像load sinsin%添加噪声init=20100111;randn('seed',init);x=X+18*randn(size(X));%获取默认值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);%使用全局阈值降噪xd=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);subplot(2,2,1)imshow(X,map);title('原始图像');subplot(2,2,2)imshow(x,map);title('加噪图像');subplot(2,2,3)imshow(xd,map);title('降噪图像');【2】使用wbmpen函数%装载图像load belmont2;nbc=size(map,1);%使用coif2执行图象的3层小波分解wname='coif2';lev=3;[c,s]=wavedec2(X,lev,wname);%由第1层的系数估计噪声标准差det1=detcoef2('compact',c,s,1);sigma=median(abs(det1))/0.6745;%对图像降噪，用wbmpen函数选择全局阈值alpha=1.2;thr=wbmpen(c,1,sigma,alpha);%使用软阈值和保存的低频信号，进行图像降噪keepapp=1;xd=wdencmp('gbl',c,s,wname,lev,thr,'s',keepapp);%结果显示colormap(pink(nbc));subplot(1,2,1);image(wcodemat(X,nbc));title('原始图像');subplot(1,2,2);image(wcodemat(xd,nbc));title(['降噪图像''THR='num2str(thr)]);5.形态学噪声滤除三．图像复原最小二乘方滤波复原（用NP）clear all%产生棋盘图像I=checkerboard(32);%高斯卷积造成图像模糊PSF=fspecial('gaussian',8,12);Blurred_I=imfilter(I,PSF,'conv');%添加噪声V=0.02;Blurred_I_Noisy=imnoise(Blurred_I,'gaussian',0,V);%噪声功率NP=V*prod(size(I));%真实PSF和NP图像复原J1=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,NP);%真实PSF和过大的NP图像复原J2=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,2*NP);%真实PSF和过小的NP图像复原J3=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,0.6*NP);ED=edgetaper(Blurred_I_Noisy,PSF);J4=deconvreg(ED,PSF,0.6*NP);subplot(2,3,1);imshow(I,[]);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(Blurred_I_Noisy,[]);title('高斯模糊噪声图像');subplot(2,3,3);imshow(J1,[]);title('真实NP复原图像');subplot(2,3,4);imshow(J2,[]);title('过大的NP复原图像');subplot(2,3,5);imshow(J3,[]);title('过小的NP复原图像');subplot(2,3,6);imshow(J4,[]);title('振铃抑制复原图像');四．图像的去噪【注】用四种方法实现图像去噪1.clear all%打开图像I=imread('21.tif');%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;%高斯卷积造成图像模糊PSF=fspecial('gaussian',8,12);Blurred_I=imfilter(I,PSF,'conv');%添加噪声V=0.02;J=imnoise(Blurred_I,'gaussian',0,V); %噪声功率NP=V*prod(size(I));%真实PSF和NP图像复原J2=deconvreg(J,PSF,NP);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');%中值滤波G2=medfilt2(J);%wiener2滤波J1=wiener2(J,[5 5]);%图像显示subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J,[]);title('高斯模糊噪声图像');subplot(2,3,3);imshow(J2,[]);title('真实NP复原图像');subplot(2,3,4);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,3,5);imshow(G2);title('中值滤波图像');subplot(2,3,6);imshow(J1);title('维纳滤波图像');2.%装载图像load sinsin%添加噪声init=20100111;randn('seed',init);x=X+18*randn(size(X));%获取默认值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);%使用全局阈值降噪xd=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);%wiener2滤波J=wiener2(x,[5 5]);%中值滤波J1=medfilt2(x);%创建均值滤波模板H=ones(7)/49;%均值滤波J2=conv2(x,H,'same');%图像显示subplot(2,3,1)imshow(X,map);title('原始图像');subplot(2,3,2)imshow(x,map);title('加噪图像');subplot(2,3,3)imshow(xd,map);title('小波降噪图像');subplot(2,3,4)imshow(J,map);title('维纳滤波图像');subplot(2,3,5)imshow(J1,map);title('中值滤波图像');subplot(2,3,6)imshow(J2,map);title('均值滤波图像');3.clear all%打开图像I=imread('mch.tif')[m n]=size(I);%求图像尺寸T=50;%设定阈值G=[];%高斯卷积造成图像模糊PSF=fspecial('gaussian',8,12);Blurred_I=imfilter(I,PSF,'conv');%添加噪声V=0.02;Blurred_I_Noisy=imnoise(Blurred_I,'gaussian',0,V); %噪声功率NP=V*prod(size(I));%真实PSF和NP图像复原J=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,NP);%wiener2滤波J1=wiener2(Blurred_I_Noisy,[5 5]);%中值滤波J2=medfilt2(Blurred_I_Noisy);%创建均值滤波模板H=ones(7)/49;%均值滤波J3=conv2(Blurred_I_Noisy,H,'same');%超限像素平滑for i=1:mfor j=1:nif abs( Blurred_I_Noisy(i,j)-J3(i,j))>TG(i,j)=J3(i,j);elseG(i,j)= Blurred_I_Noisy(i,j);endendendsubplot(2,4,1);imshow(I,[]);title('原始图像');subplot(2,4,2);imshow(Blurred_I_Noisy,[]);title('高斯模糊噪声图像');subplot(2,4,3);imshow(J,[]);title('真实NP复原图像');subplot(2,4,4);imshow(J1,[]);title('维纳滤波图像');subplot(2,4,5);imshow(J2,[]);title('中值滤波图像');subplot(2,4,6);imshow(J3,[]);title('均值滤波图像');subplot(2,4,7);imshow(G,[]);title('超限像素平滑图像');4. clear all%打开图像I=imread('mch.tif');%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;H2=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');G2=conv2(J,H2,'same');%wiener2滤波J1=wiener2(J,[5 5]);%中值滤波G3=medfilt2(J);%图像显示subplot(3,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(3,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像'); subplot(3,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像'); subplot(3,2,4);imshow(G2,[]);title('7*7均值滤波图像'); subplot(3,2,5);imshow(J1,[]);title('维纳滤波图像'); subplot(3,2,6);imshow(G3,[]);title('中值滤波图像');5.clear all%打开图像I=imread('21.tif');%创建均值滤波模板H=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H,'same');%获取默认值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',J);%使用全局阈值降噪G2=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); %wiener2滤波G3=wiener2(J,[5 5]);%中值滤波G4=medfilt2(J);%图像显示subplot(3,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(3,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像');subplot(3,2,3);imshow(G1,[]);title('7*7均值滤波图像');subplot(3,2,4);imshow(G2,[]);title('小波降噪图像');subplot(3,2,5);imshow(G3,[]);title('维纳滤波图像');subplot(3,2,6);imshow(G4,[]);title('中值滤波图像');。
小波变换语音消噪(改进阈值)
改进阈值函数进行语音信号消噪，但是在程序运行过程中频频报错。
本人经验不足调试不出，希望求得各位指导改进函数表达式附图clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmse(x1,y')%求得信噪比均方误差figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];y1=waverec(c2,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmse(x1,y1')%求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));else (abs(a)<b)gd=0;endfunction [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);QQ截图20130516175535.png(11.18 KB, 下载次数: 0)改进函数表达式本帖最后由罗志雄于 2013-5-16 21:58 编辑function [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);修改后程序清单如下：clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道x1=x1-mean(x1);t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmsel(x1',y)%求得信噪比均方误差snr1=SNR_singlech(x1',y)figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a.*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));elsegd=zeros(size(a));endy1=waverec(c1,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmsel(x1',y1) %求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);小波去噪软阈值和硬阈值的matlab仿真程序硬阈值、软阈值这里有一段不知道有用没%设置信噪比和随机种子值snr=4;init=2055615866;%产生原始信号sref和高斯白噪声污染的信号s[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr=1;%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];s3=waverec(c2,l,'db1');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];s4=waverec(c3,l,'db1');%对上述信号进行图示subplot(5,1,1);plot(sref);title('参考信号');subplot(5,1,2);plot(s);title('染噪信号');subplot(5,1,3);plot(s3);title('硬阈值处理');subplot(5,1,4);plot(s4);title('软阈值处理');matlab小波除噪，为何硬阈值和软阈值除躁信噪比一样了？load leleccum;index=1:1024;f1=leleccum(index); % 产生含噪信号init=2055615866;randn('seed',init);f2=f1+18*randn(size(x));snr=SNR_singlech(f1,f2) %信噪比subplot(2,2,1);plot(f1);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,2);plot(f2);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); %用db5小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(f2,3,'db6');a3=appcoef(c,l,'db6',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);sigma=wnoisest(c,l,1);thr=wbmpen(c,l,sigma,2);%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];f3=waverec(c2,l,'db6');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];f4=waverec(c3,l,'db6');%对上述信号进行图示subplot(2,2,3);plot(f3);title('硬阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,4);plot(f4);title('软阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); snr=SNR_singlech(f1,f3)snr=SNR_singlech(f1,f4)信噪比函数SNR_singlech(I,In)function snr=SNR_singlech(I,In)% 计算信噪比函数% I：riginal signal% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal powerPn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);小波去噪程序Matlab小波去噪（默认，强制，给定三种情况）%% 利用小波分析对监测采集的信号进行去噪处理，恢复原始信号%小波分析进行去噪有3中方法：%1、默认阈值去噪处理。
经验模态分解分解(EMD)信号去噪
% 经验模态分解去噪% 阈值选择：cσ准则，默认c=3% 参考文献：% 李天云, 高磊, 聂永辉,等. 基于经验模式分解处理局部放电数据的自适应直接阈值算法[J]. 中国电机工程学报, 2006, 26(15):29-34.% 经验模态分解抑制白噪声时存在的问题：不能直接对分解后的全部IMF进行3σ滤波，否则滤波效果不好（特别是对于脉冲型PD，振荡PD好点）% 因此，对于用EMD去除白噪声的方法，需要选择合适的去噪层数(duoshaoge IMF分量)，而不能直接对所以的IMF进行去噪functiony_denoised=EMDdenoising_3sigma(noisydata,nlevel,thresholdtype,c)% noisydata--含噪信号% thresholdtype--阈值方法（hard或者soft）% c---阈值系数，取值3-4,文中取3% nlevel--对前nlevel个IMF进行去噪处理% [CC,LL]=wavedec(noisydata,1,'db8');% sigma=median(abs(detcoef(CC,LL,1)))/0.6745;if nargin==1nlevel=1; %去噪层数thresholdtype='hard'; %阈值方法c=3; %阈值elseif nargin==2thresholdtype='hard'; %阈值方法c=3; %阈值elseif nargin==3c=3; %阈值endendendif size(noisydata,1)>size(noisydata,2)noisydata=noisydata'; %化为行向量endIMF=emd(noisydata);if nlevel>size(IMF,1)-1nlevel=size(IMF,1)-1;endlen_data=length(noisydata); %含噪数据长度% IMF1=IMF;switch thresholdtypecase 'hard' %硬阈值去噪for j=1:nlevelsigma=std(IMF(j,:));thre=c*sigma;% M=[]; 如果有这部分就表示是参考文献中的方法% for k=1:len_data% if abs(IMF(j,k))>thre% M=[M,k];% end% end% IMF1=IMF(j,:);% IMF1(M)=[];% thre=c*std(IMF1);thre=median(abs(IMF(j,:)))/0.6745*sqrt(2*log(len_data));for k=1:len_dataif abs(IMF(j,k))<=threIMF(j,k)=0;endendendy_denoised=sum(IMF(1:end-1,:));case 'soft' %软阈值去噪for j=1:nlevelthre=c*std(IMF(j,:));% M=[];% for k=1:len_data% if abs(IMF(j,k))>thre% M=[M,k];% end% end% IMF1=IMF(j,:);% IMF1(M)=[];% thre=c*std(IMF1);for k=1:len_dataif abs(IMF(j,k))<=threIMF(j,k)=0;elseIMF(j,k)=IMF(j,k)-sign(IMF(j,k))*thre; %软阈值去噪（符号函数）endendendy_denoised=sum(IMF(1:end-1,:));otherwiseprintf('error input parameters!\n'); endemd函数直接网上下载：。
软阈值函数去噪代码
软阈值函数去噪代码
首先，我们需要导入必要的库：
```python
import cv2
import numpy as np
```
然后，我们加载待去噪的图像：
```python
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
```
接下来，我们定义软阈值函数：
```python
def soft_threshold(image, threshold):
return np.sign(image) 某 np.ma某imum(np.abs(image) - threshold, 0)
```
在这个函数中，我们首先使用`np.sign`函数来获取图像的符号信息（即正负），然后使用`np.abs`函数获取图像的绝对值，接着减去阈值，并将结果与0取最大值。
接下来，我们使用软阈值函数对图像进行去噪：
```python
denoised_image = soft_threshold(image, 50)
```
在这个例子中，我们将阈值设为50。
你可以根据需要调整阈值的大小。
最后，我们将去噪后的图像保存到磁盘上：
```python
cv2.imwrite('denoised_image.jpg', denoised_image)
```
值得注意的是，软阈值函数是一种简单而有效的去噪方法，但其效果有限。
如果你需要更高质量的图像去噪结果，可能需要考虑使用更复杂的去噪算法，如小波去噪或非局部均值去噪。
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。
python数据降噪的处理方法
python数据降噪的处理方法Python数据降噪的处理方法数据降噪是机器学习和数据分析中的一个重要问题。
在Python中，有许多数据降噪方法可供使用。
下面将介绍一些常用的Python数据降噪方法。
1. 滑动平均法滑动平均法是一种简单、有效的降噪方法。
该方法通过计算连续n个数据的平均值来平滑时间序列数据。
在Python中，可以使用NumPy 库中的convolve函数来实现滑动平均法。
具体实现方法如下：```import numpy as npdef moving_average(data, window_size):window = np.ones(int(window_size))/float(window_size)return np.convolve(data, window, 'same')```其中，data是待降噪的数据，window_size是窗口大小。
通过调整窗口大小，可以控制平滑度。
这里使用的是“same”模式，表示输出与输入数据的大小相同。
可以根据需要选择不同的模式。
2. 傅里叶变换法傅里叶变换是一种将时域数据变换到频域数据的方法。
通过对频域数据进行滤波，可以实现降噪。
在Python中，可以使用NumPy库中的fft函数来实现傅里叶变换。
具体实现方法如下：```import numpy as npdef fourier_filter(data, threshold):fft_data = np.fft.fft(data)fft_data[threshold:-threshold] = 0return np.real(np.fft.ifft(fft_data))```其中，data是待降噪的数据，threshold是过滤的阈值。
通过调整阈值，可以控制平滑度。
该方法会将频率分量低于阈值的频域数据设置为0，然后再进行逆傅里叶变换得到降噪后的时域数据。
3. 小波变换法小波变换是一种将时域数据变换到时-频域的方法。
matlab 小波变换软阈值
matlab 小波变换软阈值小波变换软阈值是一种常用的信号处理技术，可以用于信号去噪和压缩。
在MATLAB中，可以使用wavethresh函数来实现小波变换软阈值处理。
首先，你需要使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到小波系数。
然后，可以使用thselect函数来选择软阈值的阈值值。
最后，利用wdencmp函数对小波系数进行软阈值处理，实现信号的去噪或压缩。
在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现小波变换软阈值处理：1. 使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到小波系数。
例如，[C,L] = wavedec(x,n,'wname')，其中x为输入信号，n为分解层数，'wname'为小波基名称。
2. 使用thselect函数来选择软阈值的阈值值。
例如，thr = thselect(C,'rigrsure')，这里选择了Rigorous sure阈值。
3. 利用wdencmp函数对小波系数进行软阈值处理。
例如，xd = wdencmp('gbl',C,L,'wname',n,thr,'s')，这里'gbl'表示全局阈值，'wname'为小波基名称，n为分解层数，'s'表示软阈值处理。
需要注意的是，在实际使用中，你需要根据具体的信号特点和处理需求来选择合适的小波基、分解层数和阈值选择方法。
另外，小波变换软阈值处理也涉及到阈值的选取和参数的调节，需要结合实际情况进行调试和优化。
总之，MATLAB提供了丰富的小波变换函数和工具，可以帮助你实现小波变换软阈值处理，从而对信号进行去噪和压缩。
希望这些信息能够帮助到你。
Python小波变换去噪
Python⼩波变换去噪⼀.⼩波去噪的原理信号产⽣的⼩波系数含有信号的重要信息，将信号经⼩波分解后⼩波系数较⼤，噪声的⼩波系数较⼩，并且噪声的⼩波系数要⼩于信号的⼩波系数，通过选取⼀个合适的阀值，⼤于阀值的⼩波系数被认为是有信号产⽣的，应予以保留，⼩于阀值的则认为是噪声产⽣的，置为零从⽽达到去噪的⽬的。
⼩波阀值去噪的基本问题包括三个⽅⾯：⼩波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。
(1) ⼩波基的选择：通常我们希望所选取的⼩波满⾜以下条件：正交性、⾼消失矩、紧⽀性、对称性或反对称性。
但事实上具有上述性质的⼩波是不可能存在的，因为⼩波是对称或反对称的只有Haar⼩波，并且⾼消失矩与紧⽀性是⼀对⽭盾，所以在应⽤的时候⼀般选取具有紧⽀的⼩波以及根据信号的特征来选取较为合适的⼩波。
(2) 阀值的选择：直接影响去噪效果的⼀个重要因素就是阀值的选取，不同的阀值选取将有不同的去噪效果。
⽬前主要有通⽤阀值（VisuShrink）、SureShrink阀值、Minimax阀值、BayesShrink阀值等。
(3) 阀值函数的选择：阀值函数是修正⼩波系数的规则，不同的反之函数体现了不同的处理⼩波系数的策略。
最常⽤的阀值函数有两种：⼀种是硬阀值函数，另⼀种是软阀值函数。
还有⼀种介于软、硬阀值函数之间的Garrote函数。
另外，对于去噪效果好坏的评价，常⽤信号的信噪⽐（SNR）与估计信号同原始信号的均⽅根误差（RMSE）来判断。
⼆，在python中使⽤⼩波分析进⾏阈值去噪声,使⽤pywt.threshold函数#coding=gbk#使⽤⼩波分析进⾏阈值去噪声,使⽤pywt.thresholdimport pywtimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport mathdata = np.linspace(1, 10, 10)print(data)# [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]# pywt.threshold(data, value, mode, substitute) mode 模式有4种，soft, hard, greater, less; substitute是替换值可以点进函数⾥看,data/np.abs(data) * np.maximum(np.abs(data) - value, 0)data_soft = pywt.threshold(data=data, value=6, mode='soft', substitute=12)print(data_soft)# [12. 12. 12. 12. 12. 0. 1. 2. 3. 4.] 将⼩于6 的值设置为12，⼤于等于6 的值全部减去6data_hard = pywt.threshold(data=data, value=6, mode='hard', substitute=12)print(data_hard)# [12. 12. 12. 12. 12. 6. 7. 8. 9. 10.] 将⼩于6 的值设置为12，其余的值不变data_greater = pywt.threshold(data, 6, 'greater', 12)print(data_greater)# [12. 12. 12. 12. 12. 6. 7. 8. 9. 10.] 将⼩于6 的值设置为12，⼤于等于阈值的值不变化data_less = pywt.threshold(data, 6, 'less', 12)print(data_less)# [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 12. 12. 12. 12.] 将⼤于6 的值设置为12，⼩于等于阈值的值不变三，在python中使⽤ecg⼼电信号进⾏⼩波去噪实验#-*-coding:utf-8-*-import matplotlib.pyplot as pltimport pywtimport mathimport numpy as np#get Dataecg=pywt.data.ecg() #⽣成⼼电信号index=[]data=[]coffs=[]for i in range(len(ecg)-1):X=float(i)Y=float(ecg[i])index.append(X)data.append(Y)#create wavelet object and define parametersw=pywt.Wavelet('db8')#选⽤Daubechies8⼩波maxlev=pywt.dwt_max_level(len(data),w.dec_len)print("maximum level is"+str(maxlev))threshold=0 #Threshold for filtering#Decompose into wavelet components,to the level selected:coffs=pywt.wavedec(data,'db8',level=maxlev) #将信号进⾏⼩波分解for i in range(1,len(coffs)):coffs[i]=pywt.threshold(coffs[i],threshold*max(coeffs[i]))datarec=pywt.waverec(coffs,'db8')#将信号进⾏⼩波重构mintime=0maxtime=mintime+len(data)print(mintime,maxtime)plt.figure()plt.subplot(3,1,1)plt.plot(index[mintime:maxtime], data[mintime:maxtime])plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('microvolts (uV)')plt.title("Raw signal")plt.subplot(3, 1, 2)plt.plot(index[mintime:maxtime], datarec[mintime:maxtime])plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('microvolts (uV)')plt.title("De-noised signal using wavelet techniques")plt.subplot(3, 1, 3)plt.plot(index[mintime:maxtime],data[mintime:maxtime]-datarec[mintime:maxtime]) plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('error (uV)')plt.tight_layout()plt.show()。
MATLAB中的阈值获取和阈值去噪（超级有用）
1.阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。
（1）ddencmp的调用格式有以下三种：（1）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)（2）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X)（3）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X)函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。
输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。
返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名（只在选择小波包时使用）。
（2）函数thselect的调用格式如下：THR=thselect(X,TPTR);THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。
自适应阈值的选择规则包括以下四种：*TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。
*TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。
*TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。
阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e，e是高斯白噪声N(0,1)。
（3）函数wbmpen的调用格式如下：THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA);THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。
小波去噪matlab代码
小波去噪matlab代码以下是一段使用小波去噪的 Matlab 示例代码：% 载入待处理的信号，这里将代表信号命名为 Sload signal.mat% 将信号做小波变换，将小波变换结果保存在 A 中[C,L] = wavedec(S,4,'db4');A = wrcoef('a',C,L,'db4',4);% 计算小波图形的阈值，使用一个固定值或自适应阈值thr = 0.15; % 使用一个固定的阈值，可以根据实际情况调整% 定义阈值类型，默认使用定值阈值thresholdType = 's';% 根据阈值将 A 中的小波系数进行阈值处理switch thresholdTypecase 's' % 定值阈值A(abs(A) < thr) = 0;case 'h' % 硬阈值A = wthcoef('h',A,thr);case 's' % 软阈值A = wthcoef('s',A,thr);end% 将处理后的小波系数进行重构，得到去噪效果更好的信号S_denoise = waverec(A,L,'db4');% 显示原始信号和处理后的信号subplot(2,1,1)plot(S)title('Original Signal')subplot(2,1,2)plot(S_denoise)title('Denoised Signal')该代码载入一个信号，执行小波变换，然后使用固定阈值处理小波系数，最后通过逆小波变换方式重构信号。
在具体应用中，可以根据需要调整使用方法和阈值数值，以达到更好的去噪效果。
小波去噪MATLAB实现
第4章医学图像小波去噪的MATLAB实现4.1 小波基的确定不同的小波基具有不同的时频特征，用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果，故小波分析在应用中便存在一个小波基或小波函数的选取和优化问题。
我们在应用中要把握小波函数的特征，根据应用需要，选择合适的小波基。
在小波分析应用中要考查小波函数或小波基的连续性、正交性、对称性、消失矩、线性相位、时频窗口的中心和半径以及时频窗的面积等，这些特征关系到如何选择合适的小波基。
本节选取了一些常见的小波基，首先固定小波分解层数和阈值，然后改变小波基，运行结果。
通过计算峰值信噪比(PSNR)来判定哪个小波基对医学图像去噪效果好。
下表为不同小波基去噪前带噪图像的峰值信噪比（PSNR）和去噪后图像的峰值信噪比（PSNR），通过峰值信噪比对不同小波基的去噪效果进行评价，从而选出对图像去噪效果较好的小波基。
表4-1 不同小波基去噪后图像的峰值信噪比通过去噪效果图4-1和表4-1以及图像评价原则我们可以很容易选出对图像去噪效果好，而又很好的保持图像细节的小波基。
从图4-1中我们可以看出选用sym3小波基去噪后噪声得到了明显的抑制，但是图像的细节被弱化了，读图有所影响。
选用sym5小波基去噪后，噪声没有得到很好的抑制，而且图像细节已明显消损，对读图有所影响。
选用coif2小波基对图像进行去噪后，噪声得到一定的抑制，图像的细节保持的也很好。
选用coif5小波基对图像去噪后，图像细节明显消损，对读图有所影响。
选用db2小波基对图像去噪后图像的噪声虽然得到抑制但细节变得模糊，很难辨别。
选用db6小波基对图像进行去噪后，图像失真比较明显。
从表4-1中可以看出去噪后图像的PSNR ,其中使用coif2小波基去噪后图像的PSNR最大，通常峰值信噪比PSNR愈大愈好。
实验结果如图4-1所示：原始图像 加噪图像图4-1 不同小波基去噪效果图综上所述，coif2小波基去噪效果很好，所以本次课程设计中我选择coif2小波基进行医学图像小波去噪方法研究。
比较了软阈值硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能
小波阈值去噪，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能，通过信噪比及均方差的比较，得出各种的算法的优劣c lear;clc;%-----------------------------------------------------------------%从程序的运行结果来看，文献1，3，4的去噪效果比较好%其中文献4对高信噪比的的情况不是很好，在高信噪比时，软硬阈值的效果最好%----------------------------------------------------------------------- %测试数据的选取% fun='blo cks';% s nr=5;% j N=5; %分解的层数% N=13; %数据长度为2^N% [x,s]=wno ise(4,N,sq rt(sn r));% ps=sum(x.^2)/leng th(x);%sigma_nois e=abs(sqrt(ps/(10^(s nr/10))));% n oise=sigma_nois e*ran dn(1,lengt h(x));%noi se噪声的方差是(s igma_noise.^2)% s=x+noi se; % fig ure,% su bplot(211);plot(x);% su bplot(212);plot(s);% su bplot(211);plot(x);t itle('纯净信号x');% su bplot(212);plot(s);t itle('混合信号x');%调幅信号,纯净信号tic;% fs=5e+6; %采样率50M % ts=1/fs;% fc=10.7e+6; %载频10.7M % t0=2; %数据长度N=t0*fs; % t=[0:ts:t0];%模拟信号的数字化% m=sinc(100*t); %消息信号%c=cos(2*pi*fs.*t);%载波信号% x=m.*c;% N=t0*fs;%toc;%t0=.2; %signa l dur ation%ts=0.001; % sa mplin g int erval%fc=250;% ca rrier freq uency%sn r=20;% SN R indB (l ogari thmic)%f s=1/t s; % s ampli ng fr equen cy%t=[-t0/2:t s:t0/2]; % tim e vec tor %m=si nc(100*t);% the mess age s ignal%c=cos(2*pi*f c.*t); % the carr ier s ignal%x=m.*c;% th e DSB-AM m odula ted s ignal%--------------------------------------------------------------------- %-------------------------BPSK信号,数字调制-----------------------------------c odes=6; %码元个数，即输入调制信号的长度sig ma=1; %调制信号的幅度fs=600e3; %采样率600K Hzf b=1e3; %波特率1K Hz，fb表示对输入调制信号的采样率fc=100e3;%载频100KHzModu late=2; %为选择调制方式N0=f s/fb; %一个码元周期内的采样点数，一个输入信号长度内的采样点数N=N0*code s; %总的采样点数（已调信号的长度）p0=pi*rand(1,1);%产生初始相位sy mbols=rand int(1,code s,[0,1]); %产生基带码元x_B= one s(N0,1)*sy mbols;x_BB =x_B(:)'; %根据波特率要求产生码元sig nal_b ase = x_BB; %产生基带信号sign al=si gma*d mod(s ymbol s,fc,fb,[f s p0],'psk',Mod ulate); %产生ps k调制信号，p0是载频的初始相位x=signa l;%-------------------------加入指定强度的噪声---------------------------------s nr=5;ps=sum(x.^2)/N;s igma_noise=abs(sqrt(ps/(10^(sn r/10))));nn=r andn(1,N);enn=sum(nn)/N; %随机数nn的均值nn=nn-e nn; %使nn均值为0n oise=sigma_nois e*nn;s=x+nois e;w name='db7';jN=6; %分解的层数[c,l]=w avede c(s,j N,wna me);snrs=20*l og10(norm(x)/no rm(s-x));mmse s=mms e(s-x);%高频分量的索引firs t = c umsum(l)+1;fi rst1=first;fi rst = firs t(end-2:-1:1);ld = l(end-1:-1:2);l ast = firs t+ld-1;%--------------------------------------------------------------------------%软阈值与硬阈值cxds oft=c;for j=1:jN %j是分解尺度flk = firs t(j):last(j);%f lk是di在c中的索引 thr(j)=s qrt(l og(le ngth(flk)))/log(j+1); for k=0:(leng th(fl k)-1)%k是位移尺度 djk=c(fi rst(j)+k);%为了简化程序 djk2=c(f irst(j)+k); absd jk=ab s(djk); thr1=thr(j);%阈值处理i f abs djkth r1 djk=djk-t hr1/e xp((d jk-th r1)/n); els e djk=djk+t hr1/e xp((-djk-t hr1)/n); en d cxd51(fir st(j)+k)=d jk; e nde nd%新方法二cxd52=c;forj=1:j N flk = fi rst(j):las t(j); fo r k=0:(len gth(f lk)-1) djk=c(fir st(j)+k);%为了简化程序 absd jk=ab s(djk); thr1=thr(j);i f abs djkth r1 djk=djk-t hr1+t hr1/(2*b+1); els edjk=d jk+th r1-th r1/(2*b+1); endc xd53(first(j)+k)=djk; endend%新方法四c xd54=c;f or j=1:jNflk = firs t(j):last(j); fo r k=0:(len gth(f lk)-1)djk=c(firs t(j)+k);%为了简化程序a bsdjk=abs(djk);t hr1=t hr(j);bb=(2*aa+1+m*sq rt((2*aa+1).^2-pi.^2))/(p i*thr1.^(2*n+1)); kk=(1+(bb*thr1.^(2*n+1)).^2)/((2*a+1)*b b*thr1.^(2*n));i f abs djkth r1djk=d jk-th r1+kk*atan(bb*d jk.^(2*aa+1)); el sedjk=d jk+th r1-kk*atan(bb*d jk.^(2*aa+1)); en d cxd54(fir st(j)+k)=d jk; e nde nd%信号重构snew51=wa verec(cxd51,l,w name);sn ew52=waver ec(cx d52,l,wnam e); snew53=wav erec(cxd53,l,wn ame);sne w54=w avere c(cxd54,l,wname);%信噪比及均方差分析snry51=20*log10(nor m(x)/norm(snew51-x));sn ry52=20*lo g10(n orm(x)/nor m(sne w52-x)); snry53=20*log10(norm(x)/n orm(s new53-x));snr y54=20*log10(no rm(x)/norm(snew54-x));m msey51=mms e(sne w51-x);m msey52=mms e(sne w52-x);m msey53=mms e(sne w53-x);m msey54=mms e(sne w54-x);%--------------------------------------------------------------------------%阈值处方法六%文献【一种改进的小波域阈值去噪算法】作者付炜m=40;cx d6=c;for j=1:jN fl k = f irst(j):la st(j); thr1=ths elect(s,'h eursu re'); fork=0:(lengt h(flk)-1)d jk=c(first(j)+k);%为了简化程序a bsdjk=abs(djk);thr2=thr1/3; ifabsdj k>thr1djk=d jk'*(absdj k.^m-thr1.^m)/a bsdjk.^m;e lseif djk。
matlab小波去噪详解
小波去噪
［xd,cxd,lxd]=wden（x，tptr,sorh，scal,n,'wname’）
式中：
输入参数x 为需要去噪的信号;
1.tptr ：阈值选择标准.
1）无偏似然估计（rigrsure）原则.它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择.对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器.
2）固定阈值（sqtwolog）原则.固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log（n) 2 = （6）式中，n 为信号x(k）的长度。
3)启发式阈值（heursure) 原则。
它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。
如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大,这时采用sqtwolog原则.
4）极值阈值（minimaxi）原则。
它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值,而不是没有误差.
2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值（s) 或硬阈值(h）。
3.scal :阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化,scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整.
4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。
输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构［cxd,lxd］。
常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior。
matlab数字图像处理源代码
数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
软阈值(Soft Thresholding)函数解读
/jbb0523/article/details/52103257
1/8
2017/8/7
软阈值(Soft Thresholding)函数解读 - 彬彬有礼的专栏 - CSDN博客
以文献【1】符号为例解释第一种表示方式。这里w是变量，λ是阈值(非负值)，符号(|w|-λ)+表示当(|w|-λ)>0
近来学习研究各种算法，发现给自己挖的坑有点深，有点跳不出来了，各种问题接踵而来，各种新概念一 个接着一个，而软阈值(Soft Thresholding)就是其中之一，根本没法子绕过去。在文献【6】中，作者描述软阈
/jbb0523/article/details/52103257
5/8
2017/8/7
软阈值(Soft Thresholding)函数解读 - 彬彬有礼的专栏 - CSDN博客
软阈值(Soft Thresholding)是如此简单以至于可以用一句代码去实现它[8]：
当然，如果不习惯这种形式，也可以写成常见的函数形式：
[plain]
01. function [ soft_thresh ] = softthresholding( b,lambda )
综上，三种表示方式均是一致的。
2、软阈值(Soft Thresholding)函数的作用
弄清楚了软阈值(Soft Thresholding)的符号表示以后，接下来说一说它的作用。以下内容主要参考了文献 【7】，这是一个非常棒的PPT！！！
软阈值(SoftThresholding)可以求解如下优化问题：
【4】Bioucas-Dias J M,Figueiredo M A T. A new TwIST: two-step iterative shrinkage/thresholdingalgorithms for image restoration[J]. IEEE Transactions on Image processing,2007, 16(12): 2992-3004.
matlab小波去噪详解超全超全有程序
小波去噪[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')式中：输入参数x 为需要去噪的信号；1.tptr ：阈值选择标准.1)无偏似然估计（rigrsure）原则。
它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。
对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。
2）固定阈值（sqtwolog）原则。
固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。
3）启发式阈值（heursure）原则。
它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。
如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。
4）极值阈值（minimaxi）原则。
它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。
2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h).3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整.4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。
输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd].常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。
复制内容到剪贴板代码:%装载采集的信号leleccum.matload leleccum;%=============================%将信号中第2000到第3450个采样点赋给sindx=2000:3450;s=leleccum(indx);%=============================%画出原始信号subplot(2,2,1);plot(s);title('原始信号');%=============================%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);%=============================%对信号进行强制性消噪处理并图示结果dd3=zeros(1,length(d3));dd2=zeros(1,length(d2));dd1=zeros(1,length(d1));c1=[a3 dd3 dd2 dd1];s1=waverec(c1,l,'db1');subplot(2,2,2);plot(s1);grid;title('强制消噪后的信号');%=============================%用默认阈值对信号进行消噪处理并图示结果%用ddencmp函数获得信号的默认阈值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp); subplot(2,2,3);plot(s2);grid;title('默认阈值消噪后的信号');%=============================%用给定的软阈值进行消噪处理sosoftd2=wthresh(d2,'s',1.823);softd3=wthresh(d3,'s',2.768);c2=[a3 softd3 softd2 softd1];s3=waverec(c2,l,'db1');subplot(2,2,4);plot(s3);grid;title('给定软阈值消噪后的信号');ftd1=wthresh(d1,'s',1.465);。
矩阵补全和奇异值软阈值算法python
矩阵补全和奇异值软阈值算法是机器学习领域中常用的两种算法，它们在矩阵分解和数据处理中有着重要的作用。
本文将首先介绍矩阵补全算法的原理和应用，然后详细讲解奇异值软阈值算法的工作原理和实现过程，最后用Python语言实现这两个算法，并通过实例演示它们的具体操作。
一、矩阵补全算法1.1 矩阵补全算法原理矩阵补全算法是指根据已知的部分矩阵元素，推断出未知矩阵元素的值。
其原理基于矩阵的稀疏性和低秩性，通过填补缺失值和噪声值，实现对矩阵的完整性恢复。
常用的矩阵补全算法包括SVD（奇异值分解）、PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）等方法。
1.2 矩阵补全算法应用矩阵补全算法在推荐系统、数据填补以及图像恢复等领域有着广泛的应用。
在推荐系统中，矩阵补全算法可以根据用户评分矩阵，预测用户对未评分商品的喜好程度；在数据填补中，可以根据已知数据推断出缺失数据的值；在图像恢复中，可以根据部分损坏的图像恢复出完整的图像。
二、奇异值软阈值算法2.1 奇异值软阈值算法原理奇异值软阈值算法是一种基于奇异值分解的降噪方法，通过对矩阵的奇异值进行软阈值处理，实现对噪声的去除和信号的恢复。
其原理是将矩阵进行奇异值分解，然后对奇异值进行软阈值处理，最后对处理后的奇异值重构出去除噪声的矩阵。
2.2 奇异值软阈值算法应用奇异值软阈值算法在信号处理、图像处理和音频处理等领域有着广泛的应用。
在信号处理中，可以对含噪信号进行去噪操作；在图像处理中，可以对图像进行降噪和增强处理；在音频处理中，可以对音频信号进行去噪和恢复处理。
三、Python实现矩阵补全和奇异值软阈值算法3.1 Python实现矩阵补全算法在Python中，可以使用numpy库实现矩阵补全算法。
导入numpy 库，并构建待补全的矩阵；利用已知的部分矩阵元素，利用SVD等方法推断出缺失值；对缺失值进行填补，实现矩阵的完整性恢复。
3.2 Python实现奇异值软阈值算法在Python中，可以使用numpy库实现奇异值软阈值算法。
matlab毕业编程【谷速软件】基于贝叶斯(BAYES)阈值的小波(WAVELET)图像去噪算法源代码
% Function to calculate Threshold for BayesShrinkfunction threshold=bayes(X,sigmahat)len=length(X);sigmay2=sum(X.^2)/len;sigmax=sqrt(max(sigmay2-sigmahat^2,0));if sigmax==0 threshold=max(abs(X));else threshold=sigmahat^2/sigmax;endfunction rmse=compare11(f1,f2,scale) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%error(nargchk(2,3,nargin));if nargin<3scale=1;end%%%%%%%%%%%%%%%%%compute the root mean square errore=double(f1)-double(f2);[m,n]=size(e);rmse=sqrt(sum(e(:).^2)/(m*n)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if rmse%%%%%%%%%%%%%%%%%emax=max(abs(e(:)));[h,x]=hist(e(:),emax);if length(h)>=1%figure,bar(x,h,'k');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%emax=emax/scale;e=mat2gray(e,[-emax, emax]);%figure;imshow(e);endend%% JAWAHARLAL NEHRU TECHNOLOGICAL UNIVERSITY%%%%clear;clc;clear all;close all;display(' ');display(' ');display(' ');display(' SOME EXPERIMENTS ON IMAGE DENOISING USING WAVELETS ');display(' ');display(' ');display(' RAJA RAO ');display(' ');display(' ');display('select the image');display(' 1:lena.png');display(' 2:barbara.png');display(' 3:boat.png');display(' 4:house.png');display(' 5:peppers256.png');display(' 6:cameraman.jpg');display(' ');display(' 7:hyderabad.png');display(' 8:friendgray.jpg');display(' ');ss1=input('enter your choice: ');switch ss1case 1f=imread('lena.png');%f=imread('babu.jpg');case 2f=imread('barbara.png');case 3f=imread('boat.png');case 4f=imread('house.png');case 5f=imread('peppers256.png');case 6f=imread('cameraman.jpg');case 7f=imread('hyderabad512.png');case 8f=imread('friendgray.jpg');endsubplot(2,2,1), imshow(f);title('original image');display('enter the type of noise:');display(' 1 for salt & pepper');display(' 2 for gaussian');display(' 3 for poisson');display(' 4 for speckle');ud=input('enter the value:');switch udcase 1display('enter the % of noise(Ex:0.2)');ud1=input('pls enter: ');g=imnoise(f,'salt & pepper',ud1);case 2%f=imread('peppers256.png');%subplot(2,2,1),imshow(f);display('enter the noise varience: ');va=input('enter between 0.01 to 0.09: ');g=imnoise(f,'gaussian',0,va);case 3% display('enter the % of noise(Ex:0.2)');%ud1=input('pls enter: ');g=imnoise(f,'poisson');case 4display('enter the varience of noise(Ex:0.02)');ud1=input('pls enter: ');g=imnoise(f,'speckle',ud1);end%g=imnoise(f,'salt & pepper',01);subplot(2,2,2),imshow(g);title('noisy image');%[ca,ch,cv,cd] = dwt2(g,'db2');%c=[ca ch;cv cd];%subplot(2,2,3),imshow(uint8(c));x=g;% Use wdencmp for image de-noising.% find default values (see ddencmp). [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',x); display('');display('select wavelet');display('enter 1 for haar wavelet');display('enter 2 for db2 wavelet');display('enter 3 for db4 wavelet');display('enter 4 for sym wavelet');display('enter 5 for sym wavelet');display('enter 6 for bior wavelet');display('enter 7 for bior wavelet');display('enter 8 for mexh wavelet'); display('enter 9 for coif wavelet'); display('enter 10 for meyr wavelet'); display('enter 11 for morl wavelet'); display('enter 12 for rbio wavelet'); display('press any key to quit');display('');ww=input('enter your choice: '); switch wwcase 1wv='haar';case 2wv='db2';case 3wv='db4' ;case 4wv='sym2'case 5wv='sym4';case 6wv='bior1.1';case 7wv='bior6.8';case 8wv='mexh';case 9wv='coif5';case 10wv='dmey';case 11wv='mor1';case 12wv='jpeg9.7';otherwisequit;enddisplay('');display('enter 1 for soft thresholding');display('enter 2 for hard thresholding');display('enter 3 for bayes soft thresholding');sorh=input('sorh: ');display('enter the level of decomposition');level=input(' enter 1 or 2 : ');switch sorhcase 1sorh='s';xd = wdencmp('gbl',x,wv,level,thr,sorh,keepapp);case 2sorh='h';xd = wdencmp('gbl',x,wv,level,thr,sorh,keepapp);case 3%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all;%close all;%clc;%Denoising using Bayes soft thresholding%Note: Figure window 1 displays the original image, fig 2 the noisy img%fig 3 denoised img by bayes soft thresholding%Reading the image%pic=imread('elaine','png');pic=f;%figure, imagesc(pic);colormap(gray);%Define the Noise Variance and adding Gaussian noise%While using 'imnoise' the pixel values(0 to 255) are converted to double in the range 0 to 1 %So variance also has to be suitably convertedsig=15;V=(sig/256)^2;npic=g;%npic=imnoise(pic,'gaussian',0,V);%figure, imagesc(npic);colormap(gray);%Define the type of wavelet(filterbank) used and the number of scales in the wavelet decomp filtertype=wv;levels=level;%Doing the wavelet decomposition[C,S]=wavedec2(npic,levels,filtertype);st=(S(1,1)^2)+1;bayesC=[C(1:st-1),zeros(1,length(st:1:length(C)))];var=length(C)-S(size(S,1)-1,1)^2+1;%Calculating sigmahatsigmahat=median(abs(C(var:length(C))))/0.6745;for jj=2:size(S,1)-1%for the H detail coefficientscoefh=C(st:st+S(jj,1)^2-1);thr=bayes(coefh,sigmahat);bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coefh,thr);st=st+S(jj,1)^2;% for the V detail coefficientscoefv=C(st:st+S(jj,1)^2-1);thr=bayes(coefv,sigmahat);bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coefv,thr);st=st+S(jj,1)^2;%for Diag detail coefficientscoefd=C(st:st+S(jj,1)^2-1);thr=bayes(coefd,sigmahat);bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coefd,thr);st=st+S(jj,1)^2;end%Reconstructing the image from the Bayes-thresholded wavelet coefficientsbayespic=waverec2(bayesC,S,filtertype);xd=bayespic;%Displaying the Bayes-denoised image%figure, imagesc(uint8(bayespic));colormap(gray);display('IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 9, NO. 9, SEPTEMBER 2000');display('IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 9, NO. 9, SEPTEMBER 2000'); display('Adaptive Wavelet Thresholding for Image Denoising and Compression');display('S. Grace Chang, Student Member, IEEE, Bin Yu, Senior Member, IEEE, and Martin Vetterli, Fellow, IEEE');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%end%sorh=sorh;% de-noise image using global thresholding option.%f=imread('peppers256.png');[c,s]=wavefast(g,level,wv);subplot(2,2,3),wave2gray(c,s,8);title('decomposed structure');subplot(2,2,4),xd=uint8(xd);imshow(xd);title('denoised image');%subplot(2,2,4),sub=f-xd;%sub=abs(1.2*sub);%imshow(im2uint8(sub));title('difference image');ff=im2double(f);xdd=im2double(xd);display(' ');display(' ');display('reference: To calcullate signal to noise ratio');display('Makoto Miyahara');display('"Objective Picture Quality Scale (PQS) for Image Coding"'); display('IEEE Trans. on Comm., Vol 46, No.9, 1998.');display(' ');display(' ');snr=wpsnr(ff,xdd)display(' ');display(' ');mse=compare11(ff,xdd)function op=sthresh(X,T);%A function to perform soft thresholding on a%given an input vector X with a given threshold T% S=sthresh(X,T);ind=find(abs(X)<=T);ind1=find(abs(X)>T);X(ind)=0;X(ind1)=sign(X(ind1)).*(abs(X(ind1))-T);op=X;。
软阈值函数
软阈值函数
软阈值函数是一种常见的信号处理函数，常被用于图像处理、压缩和去噪等领域。
它是一种非线性函数，可以将信号中小于一定阈值的部分压缩成0，从而减少噪声的干扰，同时保留信号中的重要信息。
软阈值函数的定义如下：
$$
f(x)=begin{cases}
x-lambda, & x>lambda
0, & -lambda leq x leq lambda
x+lambda, & x<-lambda
end{cases}
$$
其中，$x$是信号中的每个样本点，$lambda$是阈值参数，可以根据实际应用场景进行调整。
当信号中的样本点大于阈值时，软阈值函数会将其减去阈值，即起到了压缩的作用；当样本点小于等于阈值时，软阈值函数会将其压缩成0，即起到了去噪的作用。
软阈值函数可以应用于多种信号处理任务。
在图像处理中，软阈值函数常被用于图像去噪和图像压缩。
在语音信号处理中，软阈值函数常被用于去除噪声和提高信噪比。
在机器学习中，软阈值函数可以作为正则化手段，用于控制模型的复杂度和防止过拟合。
总之，软阈值函数是一种非常实用的信号处理函数，可以在多个领域中发挥重要作用。
matlab中shrink函数
matlab中shrink函数
在MATLAB中，shrink 函数通常用于软阈值法（Soft Thresholding），这是一种信号处理和压缩方法，常用于去噪等应用。
在R2014b及之后的版本，MATLAB 引入了 shrink 函数。
这个函数可以对输入信号进行软阈值处理。
以下是 shrink 函数的基本用法：
y = shrink(x, t)
x：输入信号。
t：阈值。
当信号的绝对值小于阈值时，软阈值处理将把信号值置为零；当信号的绝对值大于等于阈值时，将进行相应的缩放。
示例：
x = [1, -2, 3, -4, 5];
threshold = 2;
y = shrink(x, threshold);
disp(y);
这个示例中，如果 x 中的元素绝对值小于2，y 中对应元素将被设置为零，否则会进行缩放。
在这个示例中，y 的结果可能是 [0, -2, 3, -4, 5]。
请注意，shrink 函数在某些MATLAB版本中可能没有提供，具体取决于使用的MATLAB版本。
如果MATLAB版本不支持shrink 函数，可以考虑使用其他函数或自定义函数来实现软阈值法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
软阈值函数去噪代码
以下是一个使用软阈值函数进行图像去噪的Python代码，该代码使用的是均值滤波算法。
```python
import cv2
import numpy as np
def soft_threshold(x, threshold):
if x > threshold:
return x - threshold
elif x < -threshold:
return x + threshold
else:
return 0
def denoise_image(img, threshold):
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height, width = img.shape
denoised_img = np.zeros((height, width), dtype=np.float32) #对每个像素进行均值滤波和软阈值处理
for i in range(1, height-1):
for j in range(1, width-1):
neighborhood = img[i-1:i+2, j-1:j+2]
mean_value = np.mean(neighborhood)
denoised_img[i, j] = soft_threshold(img[i, j] - mean_value, threshold)
#将浮点型像素值转换为8位图像
denoised_img = cv2.convertScaleAbs(denoised_img)
return denoised_img
#读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")
#设置阈值
threshold = 20
#进行图像去噪
denoised_img = denoise_image(img, threshold)
#显示原始图像和去噪后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Denoised Image", denoised_img)
cv2.waitKey(0)
```
注意：在运行此代码之前，确保已经安装了OpenCV库，并将`"image.jpg"`替换为你要去噪的图像的路径。
此代码使用了均值滤波算法和软阈值函数进行图像去噪。
首先，图像被转换为灰度图像。
然后，对每个像素应用均值滤波，计算像素的邻域的平均值。
最后，应用软阈值函数去除噪声，并将浮点型像素值转换为8位图像。
最终，显示原始图像和去噪后的图像。