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开发平台：

Matlab

denoise1.m：源码内容

							% denoise1.m
%---本程序是基于WaveLab802平台作的。
%---包括以下方法：
% VisuShrink方法、SUREShrink方法、BayesShrink方法、AdaptBayesShrink方法、LAWMLShrink方法。
%---运行方法：
% 将某方法对应行的代码前的“%”去掉，而其他方法前一律都加“%”屏蔽掉。
% 噪声方差大小和小波可以自行设定
I=imread('lena.bmp');%读取图像数据
n=length(I);
figure;
imshow(I,256);%显示原图像
%产生噪声图像
theta_noise=20;%噪声方差(可设为其他值)-------------------------------------------
noise=GWN2(length(I),theta_noise);
Inoise=double(I)+noise;
figure;
imshow(Inoise,[]);%显示带噪图像
%小波滤波器选择
qmf=MakeONFilter('Daubechies',8);%Daubechies8小波(可设为其他小波)-----------------
L=5;%分解层数＝log2(n)-L
[InoiseNorm,coef] = NormNoise2(Inoise,qmf);%归一化
wc=FWT2_PO(InoiseNorm,L,qmf);
%--------------------------VisuShrink方法-----------------------------------------
%wc = MultiVisu2(wc,L);
%---------------------------------------------------------------------------------
%--------------------------SUREShrink方法-----------------------------------------
wc = MultiSURE2(wc,L);
%---------------------------------------------------------------------------------
%--------------------------BayesShrink方法-----------------------------------------
%wc = MultiBayes2(wc,L);
%---------------------------------------------------------------------------------
%--------------------------AdaptBayesShrink方法-----------------------------------
%wc = AdaptShrink2(wc,L);
%---------------------------------------------------------------------------------
%--------------------------LAWMLShrink方法----------------------------------------
%wc = LAWMLShrink2(wc,L);
%---------------------------------------------------------------------------------
IdenoiseNorm= IWT2_PO(wc,L,qmf);
Idenoise=IdenoiseNorm./coef;
%输出去噪后的MSE和PSNR值
MSE2_=MSE2(double(I),Idenoise)
PSNR2=PSNR(MSE2_)
figure;
imshow(Idenoise,[]);%显示恢复图像

						