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资源说明：在图像处理领域，噪声是不可避免的问题，它会降低图像的质量并影响后续的分析与识别。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，提供了丰富的工具和函数用于图像去噪。本话题将详细探讨如何在MATLAB中利用介质过滤器（中值滤波器）和离散小波变换（DWT）来实现图像的去噪处理。
中值滤波器是一种非线性的滤波方法，特别适用于去除椒盐噪声和斑点噪声。在MATLAB中，可以使用`medfilt2`函数对图像进行二维中值滤波。该函数的基本语法是`output = medfilt2(input, filterSize)`, 其中`input`是待处理的图像，`filterSize`是一个向量，表示滤波器的尺寸，例如 `[3 3]` 表示3x3的滤波窗口。中值滤波器通过用窗口内像素的中值替换中心像素值，有效地平滑了噪声，同时保留了边缘信息。
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是图像去噪的另一种有效手段。DWT能够将图像分解成不同频域的细节和低频成分，从而实现空间和频率的双重表示。在MATLAB中，可以使用`dwt2`函数进行二维小波变换，其基本语法为`[cA, cD] = dwt2(input, 'wavelet')`, 其中`input`是输入图像，`'wavelet'`是选择的小波基函数，如 `'db4'` 表示Daubechies 4小波。变换后得到的`cA`是低频系数，`cD`是四个方向的高频系数。通常，高频系数包含了更多的噪声信息，可以通过阈值处理来消除或减少这部分噪声。阈值策略有软阈值和硬阈值，MATLAB中的`wthresh`函数可以实现这一操作。之后，使用`idwt2`函数进行逆小波变换，重构去噪后的图像。
在实际应用中，往往需要结合中值滤波和小波变换的优点。首先使用中值滤波去除大部分明显的噪声，然后利用小波变换进一步处理剩余的精细噪声。这样的组合方法可以更有效地保护图像的细节，并提高去噪效果。
至于环境和设置，MATLAB版本的选择至关重要，确保安装了Image Processing Toolbox和Wavelet Toolbox以支持上述函数。此外，对于压缩包内的`license.txt`文件，它可能包含了MATLAB软件的许可证信息，遵循正确的授权协议进行使用。而`Denoise_median_DWT`可能是实现上述去噪方法的MATLAB代码文件，通过阅读和理解代码，可以学习到具体的实现步骤。
MATLAB中的中值滤波器和离散小波变换是两种强大的图像去噪工具。它们各有特点，可以根据具体的应用场景和噪声类型选择合适的处理方法，或者结合使用以达到更好的去噪效果。在实际操作中，需要注意选择适当的滤波器大小、小波基以及阈值策略，以平衡噪声去除和图像细节保留之间的关系。
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