有界广义高斯混合模型图像去噪代码 matlab
时间: 2023-08-10 10:06:01 浏览: 51
以下一个使用有界广义高斯混合模型进行图像去噪的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 读入图像
im = imread('image.png');
% 转化为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);
% 转化为双精度类型
im_gray = im2double(im_gray);
% 设置模型参数
K = 3; % 模型中高斯分量的数量
lambda = 0.05; % 正则化参数
sigma_min = 0.001; % 高斯分量的最小标准差
sigma_max = 0.1; % 高斯分量的最大标准差
% 初始化模型参数
alpha = ones(1, K)/K; % 每个高斯分量的权重
mu = rand(1, K); % 每个高斯分量的均值
sigma = sigma_min + (sigma_max - sigma_min)*rand(1, K); % 每个高斯分量的标准差
% 迭代更新模型参数
for iter = 1:10
% E 步
r = zeros(size(im_gray, 1), size(im_gray, 2), K);
for k = 1:K
r(:, :, k) = alpha(k)*normpdf(im_gray, mu(k), sigma(k));
end
r_sum = sum(r, 3);
for k = 1:K
r(:, :, k) = r(:, :, k)./r_sum;
end
% M 步
alpha = sum(sum(r, 1), 2)/(size(im_gray, 1)*size(im_gray, 2));
mu = sum(sum(r.*im_gray, 1), 2)./sum(sum(r, 1), 2);
sigma = sqrt(sum(sum(r.*(im_gray - mu).^2, 1), 2)./sum(sum(r, 1), 2));
sigma = max(sigma, sigma_min);
sigma = min(sigma, sigma_max);
end
% 用模型去噪图像
im_denoised = zeros(size(im_gray));
for k = 1:K
im_denoised = im_denoised + alpha(k)*normpdf(im_gray, mu(k), sigma(k));
end
% 显示原始图像和去噪后的图像
figure; imshow(im_gray); title('Original Image');
figure; imshow(im_denoised); title('Denoised Image');
```
请注意,此代码仅提供了一个示例,并且可能需要根据您的具体需求进行修改。此外,此代码可能并不是最优的图像去噪方法,您可能需要尝试其他方法以获得更好的结果。
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