%重構第1-4層細節(jié)信號

d4=wrcoef（‘d’，c，l，‘haar’，4）;

d3=wrcoef（‘d’，c，l，‘haar’，3）;

d2=wrcoef（‘d’，c，l，‘haar’，2）;

d1=wrcoef（‘d’，c，l，‘haar’，1）;

%顯示各層細節(jié)信號

figure（3）;

subplot（411）;plot（d4）;ylabel（‘d4’）;

subplot（412）;plot（d3）;ylabel（‘d3’）;

subplot（413）;plot（d2）;ylabel（‘d2’）;

subplot（414）;plot（d1）;ylabel（‘d1’）;

2、使用小波對圖像的降噪處理

對含有高斯白噪聲的圖像，使用sym4小波進行分解，再用閾值法進行降噪處理，最后重構圖像，實現(xiàn)降噪目的。

下面通過具體實例來說明利用小波閾值降噪進行圖像去噪的問題。

I=imread（‘D：\aaa.jpg’）;

I=rgb2gray（I）;

figure;J=imnoise（I，‘gaussian’，0，0.01）;

［thr，sorh，keepapp］=ddencmp（‘den’，‘wv’，J）;

Gxd=wdencmp（‘gbl’，J，‘sym4’，2，thr，sorh，keepapp）;

subplot（2，2，1）;

imshow（I，map）;

title（‘原始圖像’）;

subplot（2，2，2）;

imshow（J，map）;

title（‘加高斯噪聲圖像’）;

subplot（2，2，3）;

imshow（Gxd，map）;

title（‘高斯噪聲濾波效果’）

程序運行結(jié)果：

比較上面幾幅圖像，可見閾值降噪可以濾除大部分高頻噪聲，去噪效果較好，圖像質(zhì)量比原圖稍差。