例程13-20.m

来自「<小波分析理论与MATLAB 7实现>是“MATLAB应用技术”系列」· M 代码 · 共 23 行

% 装载原始图像
load belmont2; 
nbc = size(map,1);
% 使用coif2执行3层小波包
wname = 'coif2'; lev = 3;
tree = wpdec2(X,lev,wname);
% 由第1层的高频系数估计噪声的标准差
det1 = [wpcoef(tree,2) wpcoef(tree,3) wpcoef(tree,4)];
sigma = median(abs(det1(:)))/0.6745;
% 使用wpbmpen进行全局阈值选择
alpha = 1.1;
thr = wpbmpen(tree,sigma,alpha)
% 使用wpdencmp函数，采用上面的阈值和软阈值处理方式，保存低频，进行图像降噪
keepapp = 1;
xd = wpdencmp(tree,'s','nobest',thr,keepapp);
% 画出原始图像和降噪后的图像
figure(2)
colormap(pink(nbc));
subplot(121), image(wcodemat(X,nbc))
title('原始图像')
subplot(122), image(wcodemat(xd,nbc))
title('降噪后的图像')