example7_6.m

This complete matlab for neural network

%装载并图示原始图像
load gatlin2;
subplot(2,2,1);
image(X);
colormap(map);
title('原始图像');
axis square;
%==============================
%生成含噪图像并图示
init=2055615866;
randn('seed',init);
XX=X+8*randn(size(X));
subplot(2,2,2);
image(XX);
colormap(map);
title('含噪图像');
axis square;
%==============================
%对图像进行消噪处理
%用小波函数coif2对图像XX进行2层分解
[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2');
n=[1,2];%设置尺度向量
p=[10.28,24.08];%设置阈值向量
%==============================
%对三个高频系数进行阈值处理
nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');
nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');
nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');
X1=waverec2(nc,l,'coif2');
subplot(2,2,3);
image(X1);
colormap(map);
title('第一次消噪后的图像');
axis square;
%==============================
%再次对三个高频系数进行阈值处理
mc=wthcoef2('h',nc,l,n,p,'s');
mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');
mc=wthcoef2('d',nc,l,n,p,'s');
%==========================================
%对更新后的小波分解结构进行重构并图示结果
X2=waverec2(mc,l,'coif2');
subplot(2,2,4);
image(X2);
colormap(map);
title('第二次消噪后的图像');
axis square;