基于小波变换的图像去噪

方法：带噪声图像-小波分解-分度去噪-逆小波变换-恢复图像。远离我不多说了，那么多看的心烦，还是上代码比较好说话的

clear;                 
X=imread('life.jpg');            
X=rgb2gray(X);
subplot(221);          
imshow(X);             
title('原始图像');                  
% 生成含噪图像并图示
init=2055615866;       
randn('seed',init);      
X=double(X);
% 添加随机噪声
XX=X+8*randn(size(X));  
subplot(222);             
imshow(uint8(XX));              
title(' 含噪图像 ');       
%用小波函数coif2对图像XX进行2层
% 分解
[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); 
% 设置尺度向量
n=[1,2];                  
% 设置阈值向量 , 对高频小波系数进行阈值处理
p=[10.28,24.08]; 
nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');
% 图像的二维小波重构
X1=waverec2(nc,l,'coif2');   
subplot(223);              
imshow(uint8(X1));                
%colormap(map);            
title(' 第一次消噪后的图像 '); 
%再次对高频小波系数进行阈值处理
mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');
% 图像的二维小波重构
X2=waverec2(mc,l,'coif2');  
subplot(224);             
imshow(uint8(X2));               
title(' 第二次消噪后的图像 ');