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本文介绍了BlockShrink算法用于去除图像噪声，并提供了Matlab代码实现。该算法基于小波变换，通过阈值处理有效去噪。然而，对于特殊噪声可能效果不佳，实际应用需灵活选择去噪方法。
使用BlockShrink算法去除图像噪声的Matlab实现
在数字图像处理中，噪声是一直以来的难题。本文介绍了一种常用于去除图像噪声的BlockShrink算法，并给出了Matlab代码实现。
BlockShrink算法基于小波变换（Wavelet Transform）理论，将图像分解成各种不同的频率子带。通过对不同频率子带进行阈值处理，可以有效地去除图像中的噪声。具体来说，BlockShrink算法先将图像分解为多个小波系数，然后对于每个小波系数块，计算其标准差，并与设定的阈值进行比较。如果小波系数块的标准差低于阈值，则将其置零，否则保留该系数。
下面是Matlab代码实现：
function [denoised_img] = blockshrink_denoising(img, wv_type, wv_level, sigma
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