【图像去噪】基于matalb小波滤波（硬阙值+软阙值）+中值滤波图像去噪【含Matlab源码 462期】.zip

clc clear all close all x1=imread('lena.bmp');%读入图像的值为无符号型unit8()，进行矩阵操作前必须先转换为矩阵运算所支持的double()双精度型。 figure(1); subplot(2,3,1) imshow(x1); title('原图'); %添加高斯噪声 x2=imnoise(x1,'gaussian',0.01); x1=double(x1); subplot(2,3,2); imshow(x2); title('加噪后'); x3=double(x2); %加噪后的信噪比 SNR=10*log(sum(x1.^2)/(sum((x3-x1).^2))) [h0,h1]=wave1(x3); %一次分解 [h00,h01]=wave1(h0'); [h10,h11]=wave1(h1'); % %% 中值滤波 % x0=rgb2gray(x1); %灰度处理，灰度处理后的图像是二维矩阵 n=3; %模板大小 [height, width]=size(x1); %获取图像的尺寸（n小于图片的宽高） x11=double(x2); %数据类型转换 x22=x11; %转换后的数据赋给x2 for i=1:height-n+1 for j=1:width-n+1 c=x11(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %在x1中从头取模板大小的块赋给c e=c(1,:); %e中存放是c矩阵的第一行 for u=2:n %将c中的其他行元素取出来接在e后使e为一个行矩阵 e=[e,c(u,:)]; end med=median(e); %取一行的中值 x22(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=med; %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素 end end d=uint8(x22); %未被赋值的元素取原值 subplot(2,3,3);; imshow(d); title('中值滤波')%显示过滤后的灰度图片 % %硬阈值去噪 [t]=Throld(h11); % [Sh00]=Soft(h00,t); [hh01]=Soft(h01,t); [hh10]=Soft(h10,t); [hh11]=Soft(h11,t); %图像重构 [H1]=revers1(h00,hh01); [H2]=revers1(hh10,hh11); [H3]=revers1(H1',H2'); %软阈值去噪后的信噪比 SNRH=10*log(sum(x1.^2)/(sum((H3-x1).^2))) SS1=uint8(H3); subplot(2,3,4) imshow(SS1); title('硬阈值去噪'); % %软阈值去噪 % [Sh00]=Soft(h00,t); [Sh01]=Soft(h01,t); [Sh10]=Soft(h10,t); [Sh11]=Soft(h11,t); %图像重构 [S1]=revers1(h00,Sh01); [S2]=revers1(Sh10,Sh11); [S3]=revers1(S1',S2'); %软阈值去噪后的信噪比 SNRS=10*log(sum(x1.^2)/(sum((S3-x1).^2))) y2=uint8(S3); subplot(2,3,5) imshow(y2); title('软阈值去噪');