%?軟閾值，硬閾值及改進的閾值小波圖像去噪方法比較
%?采用全局閾值，各層的閾值一樣
%%?==============初始化======
clcclear;close?all;
I?=?imread（‘lena.jpg‘）;
I_noise??=?imnoise（I‘gaussian‘00.06）;
I1_noise?=?double（I_noise）;
figure（‘color‘‘w‘）;
imshow（I）;title（‘Original?Image‘）
figure（‘color‘‘w‘）;
imshow（I_noise）;title（‘Noisy?Image‘）;axis?square;

w?=?‘bior2.4‘;%小波類型
N?=?2;%層數

%?------?小波分解?---
[cs]?=?wavedec2（I1_noiseNw）;%s=n+2行
%?--------小波閾值獲取--------
c1?=?c;
i?=?prod（s（1:））+1:length（c）;
h?=?length（c）-prod（s（N+1:））;%D（1）的起點位置，即HH1
delta?=?median（abs（c（h:end）））/0.6745;%最高細節子帶小波系數絕對中值，即HH1噪聲標準差
[m1n1]?=?size（I）;
n?=?prod（[m1?n1]）;
thr?=?delta*sqrt（2*log（n））;
%%?======軟閾值去噪==============
sorh?=?‘s‘;
c1（i）?=?wthresh（c（i）sorhthr）;?%
%?閾值去噪
Id?=?waverec2（c1sw）;
%?[thrsorhkeepapp]?=?ddencmp（‘den‘‘wv‘I1_noise）;
%?Id?=?wdencmp（‘gbl‘cswNthrsorhkeepapp）;
figure（‘color‘‘w‘）;
imshow（uint8（Id））;title（‘soft?denoisy?Image‘）axis?off;
%%?=======硬閾值去噪結果==========
sorh?=?‘h‘;
c2?=?c;
c2（i）?=?wthresh（c（i）sor