计算高斯滤波器去噪的边缘保留性指标的MATLAB代码
时间: 2024-03-22 20:40:31 浏览: 18
高斯滤波器的边缘保留性可以通过计算滤波后图像与原始图像的结构相似性指标(SSIM)来评估。以下是MATLAB代码:
```matlab
% 读取原始图像
I = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
% 定义高斯滤波器
h = fspecial('gaussian',[5 5],2);
% 滤波
K = imfilter(J,h);
% 计算SSIM指标
ssimval = ssim(K,I);
disp(['SSIM值为:' num2str(ssimval)]);
% 显示结果
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(J),title('添加噪声的图像');
subplot(1,3,3),imshow(K),title('滤波后的图像');
```
其中,`imread`函数用于读取原始图像,`imnoise`函数用于添加高斯噪声,`fspecial`函数用于定义高斯滤波器,`imfilter`函数用于滤波,`ssim`函数用于计算SSIM指标。最后,使用`subplot`函数将三幅图像显示在同一窗口中。
相关问题
计算高斯滤波器去噪的平滑度指标的MATLAB代码
好的,以下是MATLAB代码:
```matlab
% 定义高斯滤波器大小和标准差
filter_size = 5;
sigma = 2;
% 生成高斯滤波器
filter = fspecial('gaussian', filter_size, sigma);
% 读入图像
img = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 对添加噪声的图像进行滤波
filtered_img = imfilter(noisy_img, filter, 'replicate');
% 计算平滑度指标
smoothness = sum(sum(abs(filtered_img - noisy_img))) / numel(img);
% 显示结果图像和平滑度指标
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(filtered_img);
title(['Filtered Image (Smoothness: ', num2str(smoothness), ')']);
```
其中,`sum`函数用于计算图像的差值之和,`numel`函数用于计算图像的像素数。在计算平滑度指标时,我们可以利用滤波后的图像和添加噪声的图像之间的差值,除以图像的像素数得到平均值。这个平均值越小,说明滤波后的图像越平滑,平滑度指标越高。在显示结果图像时,我们可以将平滑度指标显示在标题中。
计算高斯滤波器去噪效果的MATLAB代码
以下是使用MATLAB实现高斯滤波器去噪的代码:
```matlab
% 读入待处理图像
img = imread('lena.jpg');
% 添加高斯噪声
img_noisy = imnoise(img,'gaussian',0,0.01);
% 显示原始图像和带噪声的图像
figure;
subplot(1,2,1);imshow(img);title('Original Image');
subplot(1,2,2);imshow(img_noisy);title('Noisy Image');
% 定义高斯滤波器
G = fspecial('gaussian',[5 5],2);
% 对图像进行高斯滤波
img_filtered = imfilter(img_noisy,G,'same');
% 显示去噪后的图像
figure;
subplot(1,2,1);imshow(img_noisy);title('Noisy Image');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(img_filtered));title('Filtered Image');
```
在上述代码中,我们首先读入待处理的图像,然后使用imnoise函数为图像添加高斯噪声。接下来,我们使用fspecial函数定义一个高斯滤波器,其中[5 5]表示滤波器的大小,2表示滤波器的标准差。最后,我们使用imfilter函数对带噪声的图像进行滤波操作,得到去噪后的图像。