本资源提供了一种基于MATLAB的小波变换方法，结合中值滤波、硬阈值和软阈值技术进行图像去噪处理，并附有完整的MATLAB源代码。适合学习与研究使用。
在图像处理领域，去噪是一项至关重要的任务，它旨在消除图像中的噪声以提高图像质量，并为后续的分析与识别提供支持。本资源介绍了一种基于MATLAB实现的小波变换方法，结合了中值滤波器、硬阈值和软阈值策略进行图像去噪。
**小波变换**：
小波变换是一种数学工具，在信号处理领域特别有用，它能够对信号进行多尺度分析，并在时间和频率域提供局部化特性。对于图像去噪而言，通过使用小波变换将图像分解为不同频段的系数，其中低频部分主要包含图像的基本结构信息；而高频部分则涵盖了噪声和细节特征。
**中值滤波器**：
中值滤波是一种非线性方法，在去除椒盐噪声方面尤其有效。该技术在每个像素点上使用其邻域内像素值的中间数值来替换原始数据，从而能够有效地移除孤立噪点并保持边缘信息不变。
**硬阈值与软阈值**：
这两种策略是小波系数处理中的常用方法。
- **硬阈值**：对于绝对值超过预设门限的小波系数保留原样；其余则置零。尽管简单直接，但可能导致图像边界出现“阶梯效应”。
- **软阈值**：相比而言更平滑地调整了这些系数。当小波系数的绝对值低于设定门限时将其缩小并保持符号不变；若高于该门槛，则向中心方向拉伸此数值。这种方法有助于减少边缘不连续性，同时较好保留图像细节。
**MATLAB实现**：
作为一种强大的数学计算平台，MATLAB非常适合于处理信号和图像数据。在此项目中，开发人员可能会使用`wavedec2`函数执行二维小波分解、利用`wthresh`进行阈值操作，并通过应用`waverec2`来重构图像。
通常而言，一个完整的去噪流程可能包括以下步骤：
1. 读取并转换成灰度格式的原始图像。
2. 使用MATLAB内置的小波变换函数（如`wavedec2`）对图像进行分解。
3. 应用中值滤波器处理高频系数以去除噪声点。
4. 对所有小波系数执行硬阈值或软阈值操作，根据需要选择最佳策略。
5. 重构经过去噪后的图像使用MATLAB的相应函数（如`waverec2`）。
6. 展示原始与处理过的图像进行对比分析。
该资源提供了运行结果展示，帮助初学者直观地理解不同方法的效果，并通过源代码学习及调整参数来适应各种噪声类型和图像特性。此套方案结合了小波变换、中值滤波以及阈值处理技术，在MATLAB环境下适用于多种去噪需求场景。
5星
