基于小波变换的图像去噪算法及Matlab源码

基于小波变换的图像去噪算法及Matlab源码

图像去噪是数字图像处理领域中的一个重要问题，它的目标是从受到噪声干扰的图像中恢复出原始的图像信息。小波变换是一种广泛应用于图像处理中的数学工具，它能够提供多尺度的频域信息，因此被广泛用于图像去噪。本文将介绍基于小波变换的图像去噪算法，并提供相应的Matlab源码。

1. 小波变换简介
   小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解为不同频率的子带，并提供了时间和频域的局部信息。小波变换可以通过将信号与一组小波基函数进行卷积来实现。在图像处理中，常用的小波基函数有Haar、Daubechies、Symlet等。

2. 图像去噪算法
   基于小波变换的图像去噪算法通常包括以下步骤：
   （1）对原始图像进行小波变换，得到小波系数。
   （2）对小波系数进行阈值处理，将较小的系数置为零。
   （3）对经过阈值处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的图像。

以下是一个简单的基于小波变换的图像去噪算法的Matlab实现：

function denoisedImage = waveletDenoising(image, waveletName, level