MATLAB多种小波阈值去噪算法GUI.rar_almostn3s_去噪算法_小波算法_小波阈值_小波阈值去噪

一、jpg格式文件 >>guide 打开WaveletDenoiseTool.fig 选择lena256.jpg(afm256.jpg)路径 选择小波基DD44，分解层数3，阈值函数软阈值 分别点击三种去噪方法 >>edit check 注意根据实际去噪的图片对check 改动 再运行 %根据实际情况选择 %k=imread('afmlowpass256.jpg'); k=imread('lena256.jpg'); 二、bmp格式文件 >>edit WaveletDenoiseTool 将该文件中 imwrite(after_denoise,'after_denoise_Our.jpg'); imwrite(after_denoise,'after_denoise_Bayes.jpg'); imwrite(after_denoise,'after_denoise_Visul.jpg'); 改为 imwrite(after_denoise,'after_denoise_Our.bmp'); imwrite(after_denoise,'after_denoise_Bayes.bmp'); imwrite(after_denoise,'after_denoise_Visul.bmp'); >>edit check 将 x=imread('after_denoise_Visul.jpg'); y=imread('after_denoise_Bayes.jpg'); z=imread('after_denoise_Our.jpg'); 改为 x=imread('after_denoise_Visul.bmp'); y=imread('after_denoise_Bayes.bmp'); z=imread('after_denoise_Our.bmp'); >>guide 打开WaveletDenoiseTool.fig 选择lena256.bmp(afm256.bmp)路径 选择小波基DD44，分解层数3，阈值函数软阈值 分别点击三种去噪方法 >>edit check 注意根据实际去噪的图片对check 改动 再运行 %根据实际情况选择 %k=imread('afmlowpass256.bmp'); k=imread('lena256.bmp'); >>guide 打开WaveletDenoiseTool.fig 选择lena256.bmp(afm256.bmp)路径 选择小波基DD44，分解层数3，阈值函数软阈值 分别点击三种去噪方法 >>edit check 注意根据实际去噪的图片对check 改动 再运行计算评价指标 %根据实际情况选择 %k=imread('afmlowpass256.bmp'); k=imread('lena256.bmp');