波变换

开发平台：

Matlab

den1_10.m：源码内容

							function X = den1_10(x, wname, n, thr, thr1)
% 半软阈值改进
% 使用阈值去噪的方法 再次对重构图像进行滤波
% thr1 = 0.6 * thr;
[C, S] = wavedec2(x, n, wname);                     %对图像进行小波分解
dcoef = C( prod(S(1, :)) + 1 : end);                %高频部分系数
ind = find( abs(dcoef) < thr1) + prod(S(1, :));     %小于thr1的系数
C(ind) = 0;                                         %   直接置零
ind = find( abs(dcoef) >= thr1 & abs(dcoef) < thr )...
     + prod(S(1, :));                               %大于thr1小于thr的系数
C(ind) = sign(C(ind)) .* ...
    ( (thr / (thr - thr1)) * (abs(C(ind)) - thr1) );
% 重构至第1层
A1 = wrcoef2('a', C, S, wname, 1);                  
H1 = wrcoef2('h', C, S, wname, 1);
V1 = wrcoef2('v', C, S, wname, 1);
D1 = wrcoef2('d', C, S, wname, 1);
thr_h = Donoho(H1);
thr_v = Donoho(V1);
thr_d = Donoho(D1);
% 对重构图像进行去噪 采用Donoho公式 软阈值方法
H1 = wdencmp('gbl', H1, 'sym4', 2, thr_h, 's', 1);
V1 = wdencmp('gbl', V1, 'sym4', 2, thr_v, 's', 1);
D1 = wdencmp('gbl', D1, 'sym4', 2, thr_d, 's', 1);
% 重构图像
X = A1 + H1 + V1 + D1;

						