图像去噪是数字图像处理中一个重要的问题，它的目标是恢复由于噪声引起的图像质量下降。噪声可以由各种原因引起，如图像传感器的不完美性能、图像传输过程中的干扰等。在实际应用中，图像去噪技术被广泛应用于医学图像处理、计算机视觉、图像识别等领域。
本文将介绍一种基于Matlab实现的图像去噪技术，即基于小波变换的去噪方法。小波变换是一种时间-频率分析方法，它能够将信号分解成不同频率的子信号，从而实现对信号的局部分析。
部分代码
首先，我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。在Matlab中，我们可以使用imread函数加载图像，并使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。
image = imread('image.jpg');
gray_image = rgb2gray(image);
接下来，我们将对灰度图像进行小波变换。在Matlab中，可以使用函数wavedec2实现二维小波变换。该函数将图像分解为多个不同频率的子图像。
[c, s] = wavedec2(gray_image, n, wavelet);
其中，n是小波变换的层数，wavelet是选择的小波函数。我们可以根据图像的特点选择不同的小波函数，如haar、db4等。
然后，我们需要对小波系数进行阈值处理。阈值处理是图像去噪的关键步骤，它通过将小于某个阈值的小波系数设置为0来去除噪声。在Matlab中，可以使用函数wthresh实现阈值处理。
threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL', 'penalhi', c, s, noise_std);
c_thresholded = wthresh(c, 's', threshold);
其中，noise_std是图像中的噪声标准差。我们可以通过观察图像中的噪声特点来估计噪声标准差。
最后，我们将对阈值处理后的小波系数进行小波逆变换，以恢复去噪后的图像。在Matlab中，可以使用函数waverec2实现二维小波逆变换。
denoised_image = waverec2(c_thresholded, s, wavelet);
最后，我们可以使用imshow函数显示去噪后的图像。
imshow(denoised_image);
综上所述，本文介绍了一种基于Matlab实现的图像去噪技术，即基于小波变换的去噪方法。该方法通过对图像进行小波变换、阈值处理和小波逆变换，能够有效地去除图像中的噪声。通过调整小波变换的层数、选择合适的小波函数和阈值，我们可以根据不同的应用需求实现不同程度的图像去噪效果。
完整源码+图像下载
基于Matlab实现图像去噪技术（完整源码+图像+程序运行说明）.rar：https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88109935
