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1、TAIYUANUNIVERSITYOFSCIENCE&TECHNOLOGY小波理论与应用学生姓名王宣学号S20150295班级研1508所属院（系）研究生学院专业电路与系统2016年6月一、降噪对比1、阈值降噪%装载原始图像I=imread('2.bmp');nbc=size(I,1);X=im2double(I);%产生噪声图像init=2055415866;randn('seed',init);x=X+randn(size(X))/10;%使用sym4执行图像的2层小波分解wname='sym4';lev=2;[c,l]=wavedec2(x,le
2、v,wname);sigma_s=0.054779;%图像降噪时，使用wbmpen函数选择阈值,主要有ddencmp，thselect，wbmpen，wdcbm四种alpha=2;thr_s=wbmpen(c,l,sigma_s,alpha);%使用软阈值和保存的低频信号，进行图像降噪。阈值去噪函数主要有wden，wdencmp，wpdencmp，whresh，wpthcoef，wthcoef2六种。keepapp=1;xds=wdencmp('gbl',x,wname,lev,thr_s,'s',keepapp);sigma_h=0.062818;t
3、hr_h=wbmpen(c,l,sigma_h,alpha);%使用硬阈值和保存的低频信号，进行图像降噪xdh=wdencmp('gbl',x,wname,lev,thr_h,'h',keepapp);%画出原始图像和降噪后的图像figure(1);subplot(221);imshow(I);title('原始图像');subplot(222);imshow(x);title('噪声图像');subplot(223);imshow(xds);title('软阈值降噪图像');subplot(224);imshow(xdh);title('硬阈值降噪图
4、像');2、小波去噪%装载并图示原始图像clearall,closeall;Y=imread('2.bmp');X=double(Y);subplot(2,2,1);imshow(Y);colormap(gray(100));title('王宣原始图像');%生成含噪图像并图示init=2055615866;randn('seed',init);XX=X+32*randn(size(X));XX1=uint8(XX);subplot(2,2,2);imshow(XX1);colormap(gray(100));title('王宣含噪图像');%对图像进
5、行消噪处理%用小波函数coif2对图像XX进行2层分解[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2');%设置尺度向量n=[1,2];%设置阈值向量p=[10.28,24.08];%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');%图像的二维小波重构X1=waverec2(nc,l,'coif2');X11=uint8(X1);subplot(2,2,3);imshow(X11);title
6、('第一次消噪后的图像');%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’);%%图像的二维小波重构X2=waverec2(mc,l,'coif2');X22=uint8(X2);subplot(2,2,4);imshow(X22);title('第二次消噪后的图像');3、均值去噪clearall;I=imread('1.bmp');M=rgb2gray(I);[mn]=size(M);
7、T=50;%设定阈值G=[];%创建数组用来存储新得到的图像像素值%创建均值滤波器模版H1=ones(3)/9;%添加椒盐噪声J=imnoise(M,'salt&pepper',0.05);%转化J为double数据类型J=double(J);%用于卷积公式时要转化为双精度%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');%G2=conv2(J,H2,'same');%图像显示fori=1:mforj=1:nifabs(J(i,j)-G1(i,j))>TG(i,j)=G1(i,j);elseG(i,j)=J(i,j);endendendsubplo
8、t(2,2,1);imshow(M);title('原始图像');subplot(2,2,2)
