基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码

资 源 简 介

基于小波变换的图像去噪的matlab程序的源代码

详 情 说 明

小波变换在图像去噪领域展现出独特优势，其核心思想是通过多尺度分解将噪声与有效信号分离。典型处理流程可分为三个关键阶段：

首先进行多层小波分解，选择适合的基函数（如Daubechies系列）对图像进行3-5层分解，得到不同频带的小波系数。高频子带通常包含噪声和边缘细节，而低频子带主要保留图像主体结构。

其次实施阈值处理策略，针对各层高频系数采用软阈值或硬阈值方法。软阈值能更好地保留图像平滑度，通过设定全局阈值或基于子带特性的自适应阈值，将低于阈值的系数视为噪声置零。

最后执行小波重构，将处理后的系数通过逆变换重建图像。程序中需特别注意边界效应问题，通常采用对称延拓等边界处理方式。实际应用中还可结合多阈值策略或不同基函数的组合优化，平衡噪声抑制与细节保留的矛盾。