有界广义高斯混合模型图像去噪代码 matlab
时间: 2023-08-10 11:06:01 浏览: 45
以下是一个基于有界广义高斯混合模型的图像去噪 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取需要去噪的图像
I = imread('noisy_image.png');
% 转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('Original Image');
% 定义有界广义高斯混合模型参数
K = 3; % 高斯分量数
alpha = [0.3, 0.5, 0.2]; % 每个高斯分量的权重
sigma = [5, 10, 15]; % 每个高斯分量的标准差
L = 255; % 灰度级数
% 初始化图像
J = zeros(size(I));
% 迭代更新
for iter = 1:10
% E步骤
for i = 1:size(I,1)
for j = 1:size(I,2)
% 计算每个像素点在每个高斯分量下的概率
p = zeros(K,1);
for k = 1:K
p(k) = alpha(k)*normpdf(I(i,j), 0, sigma(k));
end
% 计算像素点的总概率
P = sum(p);
% 计算像素点在每个高斯分量下的后验概率
for k = 1:K
w(i,j,k) = p(k)/P;
end
% 计算像素点的灰度值
J(i,j) = sum(w(i,j,:)'.*sigma');
end
end
% M步骤
for k = 1:K
% 计算每个高斯分量的权重
alpha(k) = sum(sum(w(:,:,k)))/(size(I,1)*size(I,2));
% 计算每个高斯分量的标准差
sigma(k) = sqrt(sum(sum(w(:,:,k)).*((I-J).^2))/(sum(sum(w(:,:,k)))))*0.7;
end
end
% 显示去噪后的图像
subplot(1,2,2);
imshow(J,[]);
title('Denoised Image');
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,可能需要根据具体情况进行调整和优化。