function [Im_ori,Im_noisy,Im_final] = FPPAAnalysis(PicFileName,NoiseLevel,lambda, mu, K) % *Read Image* [Im_ori,map] = imread(PicFileName); Im_ori= ind2gray(Im_ori,map); %% % *4.2 Implementation of adding Gaussian noise* sigma = (NoiseLevel*NoiseLevel)/(255 * 255); Im_noisy = imnoise(Im_ori, 'gaussian', 0, sigma); Im_noisy = im2double(Im_noisy); %% % *For a given vectorized image x∈Rd (d = m * n), let X = mat(x) :* % % In this case,literally nothing we can do, X is just Im_noisy or v. [m, n] = size(Im_noisy); d = m*n; v = reshape(Im_noisy, [], 1); X = im2double(reshape(v, [m, n]) ); I2d_lambda_BBT = cal_I2d_lambda_BBT(m,n,lambda); prox_phi = @(x, mu) max(abs(x) - mu, 0).*sign(x); %proximity算子 Bx0 = cal_Bx_by_x(X,m,n); Bx = Bx0; Y = Bx0; % Fixed-point proximity algorithm for k = 1:K % 先计算更新的 Bx + (I2d − λBBT) * y[k−1] % tBTY = cal_Bty_by_y(Y,m,n); % 计算 B' * y % tu = double(v) - lambda*tBTY; % 更新u % tX = reshape(tu, [m, n]); % 更新 X % Bx = cal_Bx_by_x(tX,m,n); % 更新Bx/Bu/Bv factor = Bx + I2d_lambda_BBT * Y; Y = factor - prox_phi(factor, mu/lambda); % Apply the proximity operator here end %% [BTY] = cal_Bty_by_y(Y,m,n); u = double(v) - lambda*BTY; Im_final = reshape(u, [m, n]); end

这段代码实现了一种基于固定点投影算法（Fixed-Point Proximity Algorithm）的图像去噪方法。函数输入参数包括图像文件名PicFileName、噪声水平NoiseLevel、正则化参数lambda、惩罚因子mu以及迭代次数K。函数返回原始图像Im_ori、加噪图像Im_noisy以及去噪后的图像Im_final。

首先使用imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后使用imnoise函数向图像中添加高斯噪声，其中噪声方差sigma根据输入的噪声水平计算得到。接着将加噪图像转换为双精度型，并将其展平为一个向量v，再将向量v重新转换为图像矩阵X。

随后定义了一个函数prox_phi，用于计算基于L1范数的proximity算子。接着对Bx0进行了初始化，并使用固定点投影算法进行迭代，更新Bx（即X），并计算出Y。在每次迭代中，先计算更新的Bx + (I2d − λBBT) * y[k−1]，然后计算B' * y，并根据更新后的结果计算出新的u和X，并更新Bx/Bu/Bv。最后将更新后的Y应用proximity算子，得到新的Bx，执行K次迭代后得到去噪后的图像Im_final。

相关问题

sigma = (NoiseLevel*NoiseLevel)/(255 * 255); Im_noisy = imnoise(Im_ori, 'gaussian', 0, sigma); Im_noisy = im2double(Im_noisy);

这段代码是用于给原始图像加入高斯噪声的，其中：

- NoiseLevel：高斯噪声的标准差
- sigma：高斯噪声的方差，计算方法为（NoiseLevel/255）^2，其中除以255是将像素值范围归一化到[0,1]的结果
- Im_ori：原始的图像数据
- Im_noisy：加入高斯噪声后的图像数据

具体来说，这段代码使用了MATLAB中的imnoise函数，对原始图像加入高斯噪声（'gaussian'）并指定噪声方差sigma，然后使用im2double将图像数据转换为[0,1]范围内的浮点数表示。加入噪声后的图像数据被存储在Im_noisy中。

function [ch_fft] = range_comp(ch_ori,R_FFTN) % 输入：原始数据 输出：距离向脉压后数据 % [row,col] = size(ch_ori); % han = hann(col,'periodic'); % ScaleHanWin = 1/sum(han); % han=hamming(col); % ch_fft = zeros(row, col); % for i=1:row % ch_fft(i,:) =fftshift(fft((ch_ori(i,:).*han.'),R_FFTN).*ScaleHanWin); % end [row,col] = size(ch_ori); window = hamming(col); ch_fft = zeros(row, R_FFTN); for i=1:row ch_fft(i,:) = fft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN); % ch_fft(i,:) =ifft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN); %ch_fft(i,:) =fftshift(fft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN)); end end

这是一个 MATLAB 函数，用于对输入的原始数据进行距离向脉压处理并返回处理后的数据。具体来说，它使用汉明窗函数对每行数据进行加窗，然后使用快速傅里叶变换（FFT）进行频域处理，最终返回处理后的数据。函数的输入参数为原始数据和 FFT 点数 R_FFTN，输出参数为距离向脉压后的数据 ch_fft。函数中还包括一些被注释掉的代码，这些代码可能是作者尝试过的其他方法或者是未完成的部分。