clear; [A,map]=imread(\'C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg\'); X=rgb2gray(A); %画出原始图像 subplot(2,2,1);imshow(X); title(\'原始图像\'); %产生含噪图像 x=imnoise(X ,\'gaussian\',0,0.003); %画出含噪图像 subplot(2,2,2);imshow(x); title(\'含噪声图像\'); %下面进行图像的去噪处理 %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2(x,2,\'sym4\'); %提取小波分解中第一层的低频图像，即实现了低通滤波去噪 a1=wrcoef2(\'a\',c,s,\'sym4\'); % a1为 double 型数据； %画出去噪后的图像 subplot(2,2,3); imshow(uint8(a1)); % 注意 imshow()和image()显示图像有区别，imshow()不能显示 double 型数据，必须进行转换 uint8(a1)； title(\'第一次去噪图像\'); % 并且image() 显示图像有坐标； %提取小波分解中第二层的低频图像，即实现了低通滤波去噪 %相当于把第一层的低频图像经过再一次的低频滤波处理 a2=wrcoef2(\'a\',c,s,\'sym4\',2); %画出去噪后的图像 subplot(2,2,4); imshow(uint8(a2)); %image(a2); title(\'第二次去噪图像\'); %保存图像 imwrite(x,\'C:\Users\wangd\Desktop\2.jpg\'); imwrite(uint8(a1),\'C:\Users\wangd\Desktop\3.jpg\'); %imwrite()保存图像，也需要将数据类型转化为uint8 imwrite(uint8(a2),\'C:\Users\wangd\Desktop\4.jpg\');