matlab估计图像高斯噪声的噪声水平并滤除高斯噪声

可以使用MATLAB中的"imnoise"函数添加高斯噪声，并使用"fspecial"函数创建高斯滤波器。然后使用"imfilter"函数进行滤波处理。

以下是代码示例：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); % 0.01为方差

% 估计噪声水平
noise_level = std2(noisy_img);

% 创建高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', [3 3], noise_level);

% 进行滤波处理
filtered_img = imfilter(noisy_img, h);

% 显示处理结果
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_img), title('带噪声图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(filtered_img), title('滤波后图像');

这段代码中，首先使用"imnoise"函数添加高斯噪声，然后使用"std2"函数计算噪声水平，接着使用"fspecial"函数创建高斯滤波器，最后使用"imfilter"函数对图像进行滤波处理。最终结果可以使用"imshow"函数进行显示。