MATLAB去噪代码

function denoisedemo
% DENOISEDEMO   Denoise demo
% Compare the denoise performance of wavelet and contourlet transforms
% Note: Noise standard deviation estimation of PDFB （function pdfb_nest） 
% can take a while...

% Parameters
pfilt = ‘9-7‘;
dfilt = ‘pkva‘;
nlevs = [0 0 4 4 5];    % Number of levels for DFB at each pyramidal level
th = 3;                     % lead to 3*sigma threshold denoising
rho = 3;                    % noise level

% Test image: the usual suspect...
im = imread（‘lena.png‘）;
im = double（im） / 256;

% Generate noisy image. 
sig = std（im（:））;
sigma = sig / rho;
nim = im + sigma * randn（size（im））;


%%%%% Wavelet denoising %%%%%
% Wavelet transform using PDFB with zero number of level for DFB
y = pdfbdec（nim pfilt dfilt zeros（length（nlevs） 1））;
[c s] = pdfb2vec（y）;

% Threshold （typically 3*sigma）
wth = th * sigma;
c = c .* （abs（c） > wth）;

% Reconstruction
y = vec2pdfb（c s）;
wim = pdfbrec（y pfilt dfilt）;


%%%%% Contourlet Denoising %%%%%
% Contourlet transform
y = pdfbdec（nim pfilt dfilt nlevs）;
[c s] = pdfb2vec（y）;

% Threshold
% Require to estimate the noise standard deviation in the PDFB domain first 
% since PDFB is not an orthogonal transform
nv