波变换

开发平台：

Matlab

wdenoise.m：源码内容

							function X = wdenoise(x, measure, sorh, thr, wname, n)
% 阈值去噪函数
%   x为带噪声图像 
%   measure表示全局或局部
%   sorh表示软硬阈值方法
%   thr为阈值
%   wname为小波函数名
%   n为分解层次
[C, S] = wavedec2(x, n, wname);                 % 对图像进行小波分解
switch measure
    case 'gbl'                                  % 全局阈值方法
        dcoef = C( prod(S(1, :)) + 1 : end);    %   提取细节部分系数
        switch sorh
            case 'h'                            %   硬阈值
                dcoef = dcoef .* (abs(dcoef) > thr);
            case 's'                            %   软阈值
                temp = abs(dcoef) - thr;
                temp = (temp + abs(temp)) / 2;
                dcoef = sign(dcoef) .* temp;
        end
        C( prod(S(1, :)) + 1 : end) = dcoef;
        
    case 'lvd'                                  % 局部阈值方法
        for i = n:-1:1                          %   每层单独处理
            k = size(S,1) - i;
            first = prod(S(1, :)) + ...
                3 * sum(S(2:k-1, 1) .* S(2:k-1, 2)) + 1;    
                                                %   第i层细节系数的起始位置
            last = first + 3*prod(S(k,:)) - 1;  %   终止位置
            dcoef = C(first : last);            %   细节系数
        switch sorh
            case 'h'                            %   硬阈值
                dcoef = dcoef .* (abs(dcoef) > thr(i));
            case 's'                            %   软阈值
                temp = abs(dcoef) - thr(i);
                temp = (temp + abs(temp)) / 2;
                dcoef = sign(dcoef) .* temp;
        end
            C(first:last) = dcoef;
        end
end
X = waverec2(C, S, wname);                      % 重构图像

						