怎么去掉图像中的高斯白噪声 matlab

可以使用一些图像去噪的算法来去除高斯白噪声，比如：

1. 中值滤波：使用中值滤波器可以去除高斯白噪声。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数实现。例如，对于一个图像I，可以使用以下代码进行中值滤波：

I2 = medfilt2(I, [m n]);

其中[m n]是滤波器的大小，可以根据实际情况进行调整。

2. Wiener滤波：使用Wiener滤波器也可以去除高斯白噪声。在MATLAB中，可以使用wiener2函数实现。例如，对于一个图像I，可以使用以下代码进行Wiener滤波：

I2 = wiener2(I, [m n]);

其中[m n]是滤波器的大小，可以根据实际情况进行调整。

3. 小波去噪：使用小波去噪也可以去除高斯白噪声。在MATLAB中，可以使用wdenoise函数实现。例如，对于一个图像I，可以使用以下代码进行小波去噪：

I2 = wdenoise2(I, 'DenoisingMethod', 'BlockJS', 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent');

其中，'DenoisingMethod'指定了小波去噪的方法，'ThresholdRule'指定了阈值规则，'NoiseEstimate'指定了噪声的估计方法，可以根据实际情况进行调整。

相关问题

matlab中图像频率域加高斯白噪声

在MATLAB中，可以通过以下步骤将高斯白噪声添加到图像的频率域：

1. 读取图像并进行傅里叶变换。

img = imread('image.jpg');
F = fft2(img);

2. 计算图像的幅度谱和相位谱。

A = abs(F);
P = angle(F);

3. 生成高斯白噪声图像，并进行傅里叶变换。

noise = randn(size(img));
F_noise = fft2(noise);

4. 将高斯白噪声的幅度谱与图像的幅度谱相加，并将相位谱保持不变。

A_noise = abs(F_noise);
alpha = 0.1; % 噪声强度系数
A_new = A + alpha * A_noise;
F_new = A_new .* exp(1j*P);

5. 对新的频率域图像进行逆傅里叶变换得到加噪后的图像。

img_new = uint8(real(ifft2(F_new)));

其中，`alpha`为噪声强度系数，可以根据需要进行调整。

matlab给数字图像加高斯白噪声的方法

可以使用`imnoise`函数在MATLAB中添加高斯白噪声。以下是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');

% 添加高斯白噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');

在这个例子中，我们使用`imnoise`函数将名为`lena.jpg`的图像添加了高斯白噪声。第二个参数`'gaussian'`表示添加的是高斯白噪声。第三个参数`0`表示噪声的均值为0。第四个参数`0.01`表示噪声的方差为0.01。您可以根据需要调整这些参数。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和添加噪声后的图像。