使用软阈值、硬阈值和低通滤波的方法对图像去噪，并求信噪比和均方根误差评价效果

MATLAB小波软硬阈值去噪代码基于小波的去噪MATLAB代码 要运行该实现，只需运行“ project.m”文件。 将出现5张图像： 原始的“莱娜” 256x256图片（黑白） 添加了AWGN的图片 图片通过纸算法实现去噪 通过Visushrink硬阈值实现对图像进行去噪 通过Visushrink软阈值实现对图像进行去噪 相应的嘈杂的SNR和所有三个去噪的图片也将被打印在命令窗口中。 Visushrink算法的代码（用于比较）由M. Kiran Kumar实现，并通过Mathworks网站（）下载。 Lipschitz指数是由Venkatakrishnan等人通过题为“使用小波变换模量极大值（WTMM）的Lipschitz指数（LE）的测量”的方程式（9）来计算的。 （IJSER-2012年6月）。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码图像去噪 本项目对5级AWGN（加性高斯白噪声）失真的自然和合成图像应用不同的图像降噪方法，并就数量和质量方面不同方法的结果进行比较评估。 程序用法 在Matlab的“代码”文件夹中打开“ Test.m”脚本。 运行“ Test.m”脚本。 参数设定 对于小波方法，将同时测试硬过滤器和软过滤器。 在将小波与其他方法进行比较时，我们选择Biorthogonal 3.5作为小波滤波器。 DWT级别设置为3。 对于BM3D，sigma值设置为25。 对于空间过滤器，内核大小设置为5x5。 对于逆谐波均值滤波器，正和负Q参数分别设置为1.5和-1.5。 评估指标 对于定量分析，评估指标包括著名的PSNR以及Nikolay Ponomarenko等提出的PSNR-HVS-M。消费电子产品的视频处理和质量指标VPQM-07，美国亚利桑那州斯科茨代尔，2007年1月25日至26日，第4页）。 对于定性分析，我们在视觉上观察降噪后的图像，以便对其视觉质量进行主观评估。 定量评估结果 测试了10种降噪方法，其定量结果如下所示： 方法 自然影像PSNR 自然影像PSNR-H

针对低信噪比信号的去噪问题，提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法，并与小波变换去噪法的效果相比较。试验结果证明，当信号的信噪比较小时，基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的，为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段。

为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点，改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性，基于噪声方差提出一种新算法。最后通过MATLAB仿真验证该算法在信噪比、均方根误差、相关系数、信噪比增益4个去噪指标的效果。

利用改进阈值函数的方式，提升小波去噪的效果

小波变换去噪，软阈值和硬阈值，以及设计的阈值函数来去噪，毕业设计全套。

小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法.针对加性高斯白噪声的情况, 提出一种自适应小波降噪算法, 用于语音信号的增强. 它能根据带噪信号的特点, 自适应选择小波变换的最优分解层数.实验结果表明, 该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果, 能有效提高算法的实用性能.

针对传统的阈值函数方法和阈值选取方法存在的一些不足，在现有的研究成果基础上，本文采用了一种改进的阈值函数方法，既克服了硬阈值函数的缺点，又减小了软阈值函数的偏差。通过MATLAB仿真，得出用本文方法去噪后的信噪比均在37.326以上，高于硬阈值函数的37.164和软阈值函数的37.265；均方差均在5.680以下，低于硬阈值函数的5.787和软阈值函数的5.720，说明本文改进的阈值函数方法去噪效果优于软、硬阈值函数，适用于含噪信号的分析和处理。

分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响，提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩，改善了小波的性能，使小波具有更好的振荡性，能够更好地捕捉图像的细节，从而提高了重构信号的精确度。根据磁共振图像的特点及其噪声的分布特性，提出了一种对小波系数进行分块处理的阈值去噪方法。通过对分解后每个层次上的各高频系数矩阵分为多个子矩阵分别进行不同阈值的选取，实现在不同的对比度区域选取不同的阈值的目的，从而使阈值的选取更具有自适应性。