BayesShrink阈值图像小波去噪 c语言

#include
#include
#include
#include
#define wieth 512
#define height 512
#define filter_lenth 16//滤波器长度
#define dcp_class 4//小波分解级数
#define k1 0.01
#define k2 0.03
#define L 255
#define sigma_w 1.5
#define pi 3.1415
#define patch_size 3
#define ssim_size 5
#define Gmax 255
#define noise_stadard 30
double GauseNoise（double var_noise）;
double shrinkage_soft（double input_shrinkage_softdouble input_shrinkage_soft_lemda）;
void dcp（double *start_position_dep_depint data_lenth_dcp）;
void recs（double *start_position_recsint data_lenth_recs）;
unsigned char Trans（double input_Trans）;
//void med_make（double *start_position_medint datalenth_med_make）;//从小到大排序
void main（）
{	
    static unsigned char Image[height][wieth]Imagec[height][wieth]ImagecR[height][wieth];
	static float Imagexf[height][wieth]Imageyf[height][wieth]omega[2*ssim_size+1][2*ssim_size+1];
	static double ImageRow[wieth]ImageColume[height]ImagefReconstruction[height][wieth]Imagef_Decomposition[height][wieth]Imagef[height][wieth]Imagec_dcp_disp[height][wieth]med[height*wieth/4];
	int ijxyuvdcp_numberheight_dcpwieth_dcpheight_recswieth_recsheight_denoiwieth_denoi;
	double max_phimin_phimax_detailmin_detaillemdasigma_y_estsigma_x_estmax_coefsum_coefsigma_noise_estmediantemp_doublesumabc;
	float sigma_xmu_xsigma_ymu_ysigma_xywic1c2sum_ssimmssimsum_omega;
	FILE *fp1*fp2*fp3*fp4;
	fopen_s（&fp1“f:\\image\\wavelet\\lena512.raw““rb“）;
	fread（Image1wieth*heightfp1）;
	for（i=0;i		for（j=0;j		{
			Imagef[i][j]=（double）（Image[i][j]+GauseNoise（noise_stadard））;
			Imagec[i][j]=Trans（Imagef[i][j]）;
		}
	fopen_s（&fp4“f:\\image\\wavelet\\lena512noise_db4.raw““wb“）;
	fwrite（Imagec1wieth*heightfp4）;
	for（i=0;i		for（j=0;j		{
		    Imagef_Decomposition[i][j]=Imagef[i][j];
		    ImagefReconstruction[i][j]=0;
		}
	height_dcp=height;
	wieth_dcp=wieth;
	/////////////////
	//以下为分解
	for（dcp_number=1;dcp_number<=dcp_class;dcp_number++）
	{
	    for（i=0;i	    {
		    for（j=0;j			    ImageRow[j]=Imagef_Decomposition[i][j];
		    dcp（ImageRowwieth_dcp）;
		    for（j=0;j		    {
			    Imagef_Decomposition[i][j]=ImageRow[j];
			    ImageRow[j]=0;
		    }
	    }
	    for（j=0;j	    {
		    for（i=0;i			    ImageColume[i]=Imagef_Decomposition[i][j];
		    dcp（ImageColumeheight_dcp）;
		    for（i=0;i		    {
			    Imagef_Decomposition[i][j]=ImageColume[i];
			    ImageColume[i]=0;
		    }
	    }
        ///////////////////////////////////////////////////////
		//以下为每一级分解后的标定，便于显示
		for（i=0;i			for（j=0;j				Imagec_dcp_disp[i][j]=fabs（Imagef_Decomposition[i][j]）;
		max_phi=min_phi=Imagec_dcp_disp[0][0];
		max_detail=min_detail=0;
		for（i=0;i