常用的去噪方法
专业音频处理 如何去噪和音量平衡
专业音频处理：如何去噪和音量平衡在音频制作的过程中，噪音和音量不平衡常常是我们需要处理的问题。
Adobe Premiere Pro作为一款强大的音频处理软件，提供了一些功能和技巧，可以帮助我们有效地去除噪音和调整音量平衡，提升音频效果。
下面我将介绍一些实用的方法。
1. 去噪噪音常常出现在音频中，影响音质和清晰度。
在Adobe PremierePro中，去噪的方式多种多样，可以通过以下方法实现：第一种方法是使用自带的去噪效果器。
在“效果”菜单下的“音频效果”中，找到“去噪”效果器。
将这个效果器拖放到音频轨道上，调节参数以去除噪音。
通常情况下，降噪的强度越高，音质损失也越大，所以我们需要根据实际需要和音频特点来调整参数。
第二种方法是利用音频编辑器Audition。
在Adobe Premiere Pro中，我们可以直接进入Audition进行深度音频处理。
选择需要处理的音频片段，右击并选择“编辑合成在Adobe Audition中”，即可跳转到Audition界面。
Audition提供了更多高级的去噪工具和滤波器，可以选择更适合的方法去除噪音。
在处理完成后，点击“文件”→“保存并返回到Premiere Pro”，即可将处理结果带回到Premiere Pro中进行后续编辑。
2. 音量平衡音量平衡是调整音频的关键，使各个声音元素达到适当的比例和平衡。
以下是一些常用的方法：第一种方法是使用“音量”效果器。
在“效果”菜单下的“音频效果”中，找到“音量”效果器。
将这个效果器拖放到音频轨道上，通过调节参数来实现音量的增减。
我们可以在音频轨道上选择需要调整音量的片段，在“音量”效果器的参数面板中，调整音量的增益。
通过调整增益值，我们可以在任何时间点实现音量的变化，实现音量平衡的调整。
第二种方法是利用关键帧技术。
在Adobe Premiere Pro中，我们可以在音频轨道上使用关键帧来实现音量的精细调整。
首先，在音频轨道上找到“音量”控制，在轨道上点击添加关键帧。
图像噪声处理的方法
图像噪声处理的方法
1.中值滤波：对于一种以椒盐噪声为主的噪声，可以使用中值滤波对图像进行降噪处理。
2.均值滤波：对于一种以高斯噪声为主的噪声，可以使用均值滤波对图像进行降噪处理。
3.维纳滤波：一种比较常用的图像去噪方法，它通常用于对存在高斯白噪声的图像进行处理。
4.小波变换：小波变换有助于检测和去除图像中的噪声，并且同时保留图像的重要细节。
5.自适应中值滤波：在图像中存在非常大的噪声时，可以使用自适应中值滤波来去除这些噪声。
6.多尺度变换：通过将图像分解为不同尺度的内容，可以识别和去除不同类型的噪声，并保留图像的重要细节。
7.深度学习方法：通过训练具有噪声检测和去除功能的深度神经网络，可以实现高效的图像降噪处理。
如何实现图像去噪处理
如何实现图像去噪处理图像去噪处理是图像处理中的一项重要任务，它的目标是消除图像中的噪声，恢复出更加清晰和真实的图像。
噪声是由各种因素引入图像中的非理想信号，例如传感器噪声、环境干扰和信号传输过程中的干扰等。
因此，实现图像去噪处理可以提高图像的可视质量，同时对于图像分析、计算机视觉和机器学习等应用也具有重要意义。
在实现图像去噪处理的过程中，可以采用多种方法和技术。
下面将介绍几种常用的图像去噪处理方法：1. 统计滤波法：统计滤波法是一种基于统计学原理的图像去噪方法，它利用图像中的统计特性进行噪声估计和去除。
其中最常见的统计滤波方法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波是利用图像中像素点的平均灰度值进行噪声消除，对于高斯噪声有较好的效果；而中值滤波则是利用像素点周围领域窗口中像素点的中值进行噪声消除，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的效果。
2. 自适应滤波法：自适应滤波法是一种根据图像局部特性调整滤波器参数的图像去噪方法。
它通过对图像的不同局部区域采用不同的滤波参数，能够更好地保留图像细节。
自适应滤波方法包括自适应加权中值滤波和双边滤波等。
其中自适应加权中值滤波根据邻域像素点的中值和加权均值的差异来调整滤波器参数，能够对不同类型的噪声有针对性的去除；而双边滤波方法在滤波的同时，根据像素点之间的相似性进行权重调整，能够在保持边缘信息的同时去除噪声。
3. 小波变换法：小波变换法是一种基于频域分析的图像去噪方法，它能够提供图像在不同频段上的特征信息。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，利用频带之间的相关性进行噪声消除。
小波变换方法包括离散小波变换（DWT）和小波包变换（DWP）等。
离散小波变换将图像分解成低频分量和高频分量，其中低频分量包含图像的基本信息，高频分量包含图像的细节信息和噪声信息；小波包变换则对图像进行多层次分解，更加灵活地进行滤波处理。
除了上述几种常用的图像去噪方法之外，还有一些其他的方法也被广泛应用于图像去噪处理，例如基于局部图像统计的方法、基于总变差的方法、基于深度学习的方法等。
通信原理去除噪声的方法
通信原理去除噪声的方法通信原理是指在通信过程中，信号可能会受到各种噪声干扰，导致信号质量下降，从而影响通信的可靠性和效果。
因此，去除噪声是通信领域中一个重要的课题。
本文将介绍一些常用的去除噪声的方法，从而提高通信系统的信号质量。
首先，一种常见的方法是使用滤波器。
滤波器可以根据信号频率的特性，选择性地通过或抑制特定频率范围内的信号。
在通信系统中，可以使用低通滤波器来滤除高频噪声，使用高通滤波器来滤除低频噪声，或者使用带通滤波器来滤除某一特定频段内的噪声。
滤波器可以在接收端或发送端使用，具体的选择要根据实际情况来确定。
其次，另一种常用的方法是数字信号处理技术。
数字信号处理技术可以对接收到的信号进行数字化处理，通过算法来消除或减弱噪声。
常见的数字信号处理技术包括傅里叶变换、小波变换、自适应滤波等。
这些技术可以对信号进行频域或时域的分析和处理，进而减小信号中的噪声成分。
此外，还可以使用编码技术来抵御噪声的影响。
例如，纠错编码技术可以在发送端对数据进行编码，在接收端对接收到的编码数据进行解码和纠错。
这样可以通过冗余数据的加入，提高系统对噪声的容忍度。
纠错编码技术在数字通信系统中得到广泛应用，可以有效提高通信的可靠性。
除了以上方法，还有时域平均法、功率谱估计法等常用的去噪方法。
时域平均法是通过对多个采样点进行平均，逐渐减小噪声的幅度。
功率谱估计法则是通过对信号进行频谱分析，估计信号的功率谱密度，并将噪声相应地减小。
总之，通信系统中的噪声是无法避免的，但通过合理的去噪方法可以有效地减小噪声对信号的干扰。
滤波器、数字信号处理技术、编码技术以及其他去噪方法的结合使用，可以提高通信系统的信号质量，从而实现更可靠、稳定的通信。
在实际应用中，我们应根据具体情况选择合适的去噪方法，并结合不同方法的优势来进行通信系统的设计和优化。
Final Cut Pro中的音频去噪和声音增强方法
Final Cut Pro中的音频去噪和声音增强方法Final Cut Pro是一款功能强大的视频剪辑软件，它提供了多种音频处理工具，其中包括音频去噪和声音增强。
在进行视频制作时，音频质量是至关重要的。
下面将介绍一些使用Final Cut Pro进行音频去噪和声音增强的方法。
1. 音频去噪：在Final Cut Pro中，有两种去噪方法：噪音消除器和音频过滤器。
噪音消除器可以通过分析音频中的噪音频谱来去除噪音。
您只需选中音频剪辑，然后在“音频增强”选项卡中选择“噪音消除器”工具。
调整“噪音门限”和“噪音抑制”设置，可以实时预览去噪效果。
音频过滤器是另一种去噪方法，它可以通过滤波技术去除特定频率范围内的噪音。
在“音频增强”选项卡中选择“音频过滤器”工具，然后调整滤波器的参数以达到最佳效果。
2. 声音增强：Final Cut Pro中有几个工具可以增强音频。
一个常用的方法是使用均衡器来调整音频频谱。
您可以选择音频剪辑，然后在“音频增强”选项卡中选择“均衡器”工具。
通过调整频率范围的增益和平衡，来改善音频的听感。
另一个方法是使用音频压缩器，它可以平衡音频的动态范围，提高整体音量。
选择音频剪辑后，在“音频增强”选项卡中选择“音频压缩器”工具，并调整压缩器的参数。
3. 音频混响：音频混响是一种常用的声音增强技术，可以给音频添加环境感和深度。
Final Cut Pro中的“音频增强”选项卡提供了多种音频混响效果。
选择音频剪辑后，选择“音频增强”选项卡，然后选择“混响”工具。
您可以尝试不同的混响效果和参数，来达到所需的效果。
4. 音频剪辑和调整：除了上述方法，Final Cut Pro还提供了更多的音频编辑和调整功能，可以帮助您进一步优化音频。
您可以使用渐变工具在音频剪辑中添加渐变效果，平滑音频的起始和结束部分。
调整音频的音量、平衡和声相，以使其达到完美的观听效果。
此外，您还可以使用关键帧工具在音频剪辑中添加音量和效果的变化。
心电去噪方法研究
仿真结果
图（2） 波形对比
图（1） 滤波器特性
小波分析去噪
设计方案：
选择‘db5’小波，对心电信号S进 行3层分解(小波分解各层小波系数 如图（3）所示)。
利用MATLAB提供的默认阈值命令对 各层的高频系数CD1、CD2、CD3进行 阈值处理后。
IMF有2个特点：一是在整个信号长度上 极大值点数与极小值点数和过零点数相等 或相差为1；二是在任意一点，由包络线 定义的极大值与极小值的均值为零。
EMD的实质是对一个时间序列信号进行平 稳化处理，其结果是将信号中不同尺度的 波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具 有不同特征尺度的数据序列，每一个序列 称为IMF分量 。
项c 1 h 变1 k,成r 1 单 调X ( 函t)数 c 时1 ,，X 原(t) 始 信r 1 号的EMD分解结束。最后得到
rn c n
rn
n
X(t) ci rn i1
经验模态分析去噪
经验模态去噪步骤：
首先，利用EMD对原始信号进行分解，得到不同尺度的IMF分量
和剩余信号。
然后，对各尺度上的IMF分量进行类似于小波去噪的阈值处理 。 最后，信号重构 。即：阈值处理后的各尺度上的IMF分量以及
经验模态分析去噪
（结4果）的以标准h1差1 代：替 X (t) ，重复以上三步，直到连续两次筛选
2
T
SD
h k1
(t)hk
(t)
t0
hk21(t)
小于指定的标准（一般为0.2至0.3之间）时，即可认为
符合IFM分量的要求，为一IFM分量，则记作：
h1k
（5）重复以上四步，直到 或 比预定值小；或剩余
数据清洗与整理中的数据去噪与噪声抑制方法探讨(七)
数据清洗与整理中的数据去噪与噪声抑制方法探讨引言在当今信息时代，大数据已成为各个领域的重要组成部分。
然而，数据分析的质量直接依赖于数据清洗与整理过程的准确性和完整性。
其中，数据去噪和噪声抑制是数据清洗与整理中的关键步骤。
本文旨在探讨几种常见的数据去噪和噪声抑制方法，并对其优缺点进行比较。
数据去噪方法1.统计方法统计方法是最常见也是最直观的一种数据去噪方法。
在数据分析过程中，我们可以通过计算均值、中位数或众数来消除噪声数据的影响。
这种方法适用于某一特定区域内数据噪声较小的情况，但对于存在大量离群值的数据集来说效果较差。
2.滑动窗口平均滑动窗口平均是一种基于移动平均的数据去噪方法。
该方法将数据分成固定长度的窗口，计算每个窗口内数据的平均值，并将其作为该窗口的输出值。
这样可以有效地平滑曲线，在一定程度上去除噪声。
然而，滑动窗口平均会导致数据的延时，因此在实时应用中需谨慎使用。
3.小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的数据去噪方法。
在该方法中，数据被分为高频和低频成分。
通常，噪声主要体现在高频成分上，而信号主要体现在低频成分上。
通过去除高频噪声成分，可以实现数据的去噪效果。
小波去噪方法被证明在信号处理领域有很好的效果，然而其计算复杂度较高，通过调整小波系数和阈值来达到最佳去噪效果也是一项挑战。
噪声抑制方法1.滤波器滤波器是一种常见的噪声抑制方法。
它通过选择合适的滤波器类型和参数来消除噪声信号。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
通过滤波器可以保留所需信号的频率成分，而抑制其他频率的噪声信号。
然而，滤波器的设计需要根据具体的应用场景来进行，因此在实际应用中需要进行一定的参数调整和优化。
2.小波分析除了用于去噪，小波分析也可以用于噪声抑制。
小波分析通过将信号转换到时频域，可以将频率信息和时域信息同时考虑。
通过选择合适的小波基函数和阈值处理方法，可以抑制噪声信号并保留原始信号的有用信息。
然而，小波分析的计算复杂度较高，尤其在实时应用中需要考虑时延问题。
变换域去噪声方法
变换域去噪声方法变换域去噪是一种常用的信号处理方法，可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量和准确性。
本文将介绍变换域去噪的原理、常见方法以及其在实际应用中的指导意义。
首先，我们来了解一下变换域去噪的原理。
变换域去噪是利用信号的频域特性进行去噪的过程。
首先，将信号转换到频域，常用的变换有傅里叶变换、小波变换等。
在频域中，噪声通常呈现为高频成分，而信号则呈现为低频成分。
因此，我们可以通过滤波的方式去除高频噪声，保留低频信号，从而实现去噪的目的。
接下来，我们将介绍几种常见的变换域去噪方法。
1. 基于傅里叶变换的去噪方法：傅里叶变换将信号转换到频域，我们可以通过截断高频部分或者应用滤波器来去除噪声。
常用的滤波器有低通滤波器、带通滤波器等。
这些滤波器可以根据噪声的特点进行选择，从而实现有效的去噪效果。
2. 基于小波变换的去噪方法：小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解成不同尺度的频率成分。
通过选择适当的小波基函数，我们可以将信号的低频成分和高频成分分离开来。
然后，我们可以对高频成分进行阈值处理，将其中的噪声消除。
最后，通过逆小波变换，将去噪后的信号重构回时域。
3. 基于正交变换的去噪方法：正交变换将信号分解成正交基函数的线性组合。
通过选择适当的正交基函数，我们可以将信号的高频成分和低频成分分离开来。
然后，我们可以对高频成分进行阈值处理，将其中的噪声消除。
最后，通过逆变换，将去噪后的信号重构回时域。
除了上述方法，还有很多其他的变换域去噪方法，如奇异值分解、主成分分析等。
这些方法根据不同的信号特点和应用场景选择合适的变换和处理方式，可以取得更好的去噪效果。
在实际应用中，变换域去噪方法具有重要的指导意义。
首先，变换域去噪能够在不丢失重要信息的前提下去除噪声，有助于提高信号的质量和准确性。
其次，变换域去噪方法可以应用于各种类型的信号，包括音频信号、图像信号等。
对于这些噪声严重的信号，传统的时域处理方法往往效果不佳，而变换域去噪方法能够有效地解决这个问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
常用的数字图像去噪典型算法及matlab实现发表于603天前⁄图像处理⁄评论数1⁄被围观743views+图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;%模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255;%模板尺寸为7K4=filter2(fspecial('average',9),J)/255;%模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4);imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type=’average’，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
type=‘gaussian’，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma 表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5。
type=‘laplacian’，为拉普拉斯算子，参数为alpha，用于控制拉普拉斯算子的形状，取值范围为[0,1]，默认值为0.2。
type=‘log’，为拉普拉斯高斯算子，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma为滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5type=‘prewitt’，为prewitt算子，用于边缘增强，无参数。
type=‘sobel’，为著名的sobel算子，用于边缘提取，无参数。
type=‘unsharp’，为对比度增强滤波器，参数alpha用于控制滤波器的形状，范围为[0,1]，默认值为0.2。
运行效果见图1：据我目测，使用均值滤波去噪（高斯噪声）效果选用的邻域半径越大效果越好，当然其代价也会更大，另外确切的去噪效果的好坏还需要用SNR等数据来度量。
实验二：二维自适应维纳滤波对高斯噪声的滤除效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声K2=wiener2(J,[33]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[55]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[77]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波K2=wiener2(J,[99]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J);title('加噪图像');subplot(2,3,3);imshow(K1);title('恢复图像1');subplot(2,3,4);imshow(K2);title('恢复图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('恢复图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('恢复图像3');deconvwnr r PS：维纳滤波的两个函数wiener2与deconvwnr都能够完成维纳滤波的功能，deconvwn 强调图象复原方面，wiener2强调图象空间域锐化的作用，其中J=wiener2(I,[m,n])返回有噪声图像I经过wierner(维纳)滤波后的图像，[m,n]指定滤波器窗口大小为m*n,默认值为3*3，J=wiener2(I,[m,n],noise)指定噪声的功率，[J,noise]=wiener2(I,[m,n])在图像滤波的同时，返回噪声功率的估计值noise。
imnoise的语法格式为J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中J=imnoise(I,type)返回对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。
参数type和parameters用于确定噪声的类型和相应的参数。
下面的命令是对图像1.gif分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，其结果如图所示：实验三：对加入椒盐噪声的图像分别作均值、中值和维纳滤波代码I=imread(1.gif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);J3=imnoise(I,'speckle',0.02);运行效果见图2I=imread('C:\Documents andSettings\Administrator\桌面\1.gif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%h=ones(3,3)/9;%产生3*3的全1数组%B=conv2(J,h);%卷积运算K2=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%均值滤波模板尺寸为3K=medfilt2(J);%采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波K1=wiener2(J,[33]);%对加噪图像进行二维自适应维纳滤波subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J); title('加噪图像');subplot(2,3,3);imshow(K2);title('均值滤波后的图像');subplot(2,3,4);imshow(K);title('中值滤波后的图像');subplot(2,3,5);imshow(K1);title('维纳滤波后的图像');PS：MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为：C=conv2(A,B)C=conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。
若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵，则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。
MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为：Y=filter2(h,X)其中Y=filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小相同。
例如：其实filter2和conv2是等价的。
MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算。
Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为前文已有叙述。
ones产生全1数组，zeros产生全零数组。
ones(a,b)产生a行b列全1数组ones(a)产生a行a列全1叔祖运行效果见图3：通过图3我们也可得出结论，即中值滤波对于去除椒盐噪声效果最好，而维纳滤波去除效果则较差。
中值滤波对于去除椒盐噪声效果明显，是因为椒盐噪声只在画面上的部分点随机出现，而中值滤波根据数据排序，将未被污染的点代替噪声点的值的概率较大，所以抑制效果好。
对点、线和尖顶较多的图像不宜采用中值滤波，因为一些细节点可能被当成噪声点。
实验四:分别使用二维统计滤波对椒盐噪声和高斯噪声进行滤波代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.004);subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(2,3,2);imshow(J1);title('加椒盐噪声后的图像');J=ordfilt2(J1,5,ones(3,4));%进行二维统计顺序过滤subplot(2,3,3);imshow(J);title('椒盐噪声滤波后的图像');J2=imnoise(I,'gaussian',0,0.004);subplot(2,3,4);imshow(J2);title('加高斯噪声后的图像');J3=ordfilt2(J2,5,ones(3,4));subplot(2,3,5);imshow(J3);title('高斯噪声滤波后的图像');PS:效果见图4：PS：MATLAB小波分析工具箱提供的用于图像去噪的函数有wrcoef2和wpdencmp，其语法格式分别为：X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)[xd,treed,datad,perf0,perfl2]=wpdencmp(x,sorh,N,’wname’,crit,par,keepapp)其中，X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)返回基于小波分解结构［Ｃ，Ｓ］的小波重构图像Ｘ。