在使用MATLAB進行圖像去噪時，小波分解是一種有效的方法。通過將圖像分解為不同頻率的部分，我們可以更精確地控制噪聲的影響。上述代碼展示了如何使用'sym4'小波對圖像進行二層的小波分解。具體而言，通過調用函數，將圖像X分解為不同頻率部分的系數矩陣c和相應的尺度矩陣s。在完成分解后，我們使用一個循環遍歷系數矩陣c中的每個元素。這里的關鍵在于如何確定哪些系數屬于高頻部分。假設350是一個閾值，用于區分高頻和低頻系數。當某個系數c(i)大于350時，我們將其設置為0，以去除這些高頻成分。對于小于350的系數，則將其減半，以保留部分高頻信息。需要注意的是，這里的350只是一個假設的閾值，實際應用中可能需要根據具體情況調整。此外，不同的小波基和分解層數也會對去噪效果產生影響。因此，在實際操作中，建議根據實驗結果不斷優化參數設置。通過這種方式，我們可以有效地去除圖像中的高頻噪聲，同時盡可能保留圖像的細節信息。這種方法特別適用于那些需要保持圖像細節但又受到噪聲干擾的場景。值得注意的是，小波去噪雖然有效，但也可能帶來一些副作用，例如圖像邊緣的模糊。因此，在實際應用中，還需要結合其他去噪方法或算法進行綜合處理，以達到最佳的去噪效果。