小波去噪MATLAB实现

第二章 图像小波去噪理论 第4 章 医学图像小波去噪的 MATLAB 实现 4.1 小波基的确定 不同的小波基具有不同的时频特征，用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果，故小波分析在应用中便存在一个小波基或小波函数的选取和优化问题。我们在应用中要把握小波函数的特征，根据应用需要，选择合适的小波基。在小波分析应用中要考查小波函数或小波基的连续性、正交性、对称性、消失矩、线性相位、时频窗口的中心和半径以及时频窗的面积等，这些特征关系到如何选择合适的小波基。本节选取了一些常见的小波基，首先固定小波分解层数和阈值，然后改变小波基，运行结果。通过计算峰值信噪比(PSNR)来判定哪个小波基对医学图像去噪效果好。 下表为不同小波基去噪前带噪图像的峰值信噪比（PSNR）和去噪后图像的峰值信噪比（PSNR），通过峰值信噪比对不同小波基的去噪效果进行评价，从而选出对图像去噪效果较好的小波基。 表 4-1 不同小波基去噪后图像的峰值信噪比 通过去噪效果图4-1 和表 4-1 以及图像评价原则我们可以很容易选出对图像去噪效果好，而又很好的保持图像细节的小波基。从图4-1 中我们可以看出选用sym3 小波基去噪后噪声得到了明显的抑制，但是图像的细节被弱化了，读图有所影响。选用sym5 小波基去噪后，噪声没有得到很好的抑制，而且图像细节已明显消损，对读图有所影响。选用coif2 小波基对图像进行去噪后，噪声得到一定的抑制，图像的细节保持的也很好。选用coif5 小波基对图像去噪后，图像细节明显消损，对读图有所影响。选用db2 小波基对图像去噪后图像的噪声虽然得到抑制但细节变得模糊，很难辨别。选用db6 小波基对图像进行去噪后，图像失真比较明显。从表 4-1 中可以看出去噪后图像的PSNR ,其中使用coif2 小波基去噪后图像的PSNR 最大，通常峰值信噪比 PSNR 愈大愈好。 实验结果如图4-1所示： 小波基 sym3 sym5 coif2 coif5 db2 db6 带噪图像的PSNR 17.8678 17.8717 17.8720 17.9184 17.9561 17.9500 去噪图像的PSNR 19.4783 22.7813 24.3042 18.1896 21.5627 20.4057 第二章 图像小波去噪理论 原始图像 加噪图像 图4-1 不同小波基去噪效果图 综上所述，coif2 小波基去噪效果很好，所以本次课程设计中我选择coif2 小波基进行医学图像小波去噪方法研究。 相应小波变换语句：[c,s]=wavedec2(A,n,wname); 其中：wname为小波基变量，通过改变它来变换程序中运用的小波...