matlab图像降噪升噪

对于图像降噪，MATLAB提供了很多方法，比如基于小波变换的去噪、基于均值滤波的去噪、基于中值滤波的去噪等等。其中，小波变换去噪是一种比较常用的方法，可以通过MATLAB自带的函数`wdenoise`实现。而图像升噪则可以使用MATLAB自带的函数`imnoise`添加噪声。

下面是一个简单的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);

% 小波变换去噪
denoised_img = wdenoise2(noisy_img);

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,3,2), imshow(noisy_img), title('加噪声后');
subplot(1,3,3), imshow(denoised_img), title('去噪声后');

相关问题

matlab图像降噪

对于图像降噪任务，可以使用不同的方法和滤波器来实现。在Matlab中，可以使用邻域平均法滤波和小波分解来进行图像降噪。

引用中的代码展示了如何给图像加入噪声密度为0.02的椒盐噪声，并使用3×3模板进行邻域平均法滤波来降噪。首先，通过imread函数读取原始图像，然后使用imnoise函数给图像加入椒盐噪声。接下来，定义一个3×3的模板H，并将模板归一化为9。最后，使用filter2函数和模板H对加噪图像进行滤波，得到降噪后的图像J1。

引用中的代码演示了如何给图像加入均值为0，方差为0.02的高斯噪声，并使用小波函数coif2对图像进行两层分解来进行降噪。首先，使用imnoise函数给图像加入高斯噪声。然后，使用wavedec2函数对加噪图像进行两层的小波分解，选择小波函数coif2。接着，使用wrcoef2函数对分解后的系数进行重构，得到第一层和第二层的降噪效果。

引用中的代码展示了如何给图像加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声，并使用小波函数coif2和sym4对图像进行两层分解来降噪。首先，使用imnoise函数给图像加入高斯噪声。然后，使用wavedec2函数对加噪图像进行两层的小波分解，分别选择小波函数coif2和sym4。接着，使用wrcoef2函数对分解后的系数进行重构，得到coif2和sym4两种小波函数的降噪效果。

综上所述，Matlab提供了多种方法和函数来实现图像降噪，可以根据具体需求选择适合的方法和滤波器进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【MATLAB】图像降噪](https://blog.csdn.net/wss794/article/details/81144607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab图像平均法降噪

图像平均法是一种简单有效的图像降噪方法，其基本原理是对同一场景下的多幅图像进行平均处理，从而得到一张清晰度更高、噪声更少的图像。

在Matlab中，我们可以先将多幅图像读入并存储在一个矩阵中，然后使用matlab自带的mean函数对这些图像进行平均处理，得到降噪后的图像。具体实现步骤如下：

1. 读入多幅图像并存储在一个矩阵中：

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
img3 = imread('image3.jpg');
img4 = imread('image4.jpg');

img_matrix = cat(4, img1, img2, img3, img4);

其中，cat函数用于将多个图像矩阵按列拼接成一个四维矩阵，第四维表示图像数量。

2. 对图像矩阵进行平均处理：

img_avg = mean(img_matrix, 4);

其中，mean函数的第二个参数4表示按第四维进行平均处理。

3. 显示降噪后的图像：

imshow(uint8(img_avg));

其中，uint8函数用于将图像矩阵转换为8位无符号整型，以便于显示图像。

降噪效果取决于图像数量和质量，一般情况下，图像数量越多、质量越高，降噪效果越好。