使用边界保持类平滑滤波器，编写一段matlab程序，对含噪声（高斯噪声或椒盐噪声）图像进行去噪，并显示去噪前后的图像。

以下是一个简单的 MATLAB 程序，使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪。程序包括以下步骤：

1. 读取图像并显示原始图像。
2. 添加高斯噪声或椒盐噪声到图像中。
3. 使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪。
4. 显示去噪后的图像。

% 读取图像并显示原始图像
img = imread('lena.png');
figure, imshow(img), title('Original Image');

% 添加高斯噪声或椒盐噪声到图像中
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.05);
%noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);
figure, imshow(noisy_img), title('Noisy Image');

% 使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪
filtered_img = bfilter2(noisy_img, 5, [3 0.1]);
% 5表示滤波器大小，[3 0.1]表示梯度的平均值和标准差

% 显示去噪后的图像
figure, imshow(filtered_img), title('Filtered Image');

注意：在使用此程序时，请将 `lena.png` 替换为您要处理的图像文件名，并根据需要更改噪声类型和参数。

相关问题

使用边界保持类平滑滤波器，编写matlab程序，对含噪声（高斯噪声或椒盐噪声）图像进行去噪，并显示去噪前后的图像。

好的，我可以提供一个Matlab的示例程序，使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪。程序中使用的是Matlab自带的图像处理函数。

% 加载图像
img = imread('noisy_image.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

% 添加高斯噪声
mean = 0;
var = 100;
sigma = sqrt(var);
gaussian = sigma * randn(size(img_gray)) + mean;
noisy_image = im2double(img_gray) + gaussian;

% 添加椒盐噪声
salt_pepper_ratio = 0.05;
salt_pepper = rand(size(img_gray));
noisy_image(salt_pepper < salt_pepper_ratio) = 0;
noisy_image(salt_pepper > 1 - salt_pepper_ratio) = 1;

% 定义边界保持类平滑滤波器
d = 10;
sigma_color = 0.025;
sigma_space = 10;
filtered_image = bfilter2(noisy_image, d, [sigma_color, sigma_space]);

% 显示原图、含噪声图像以及去噪后的图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img_gray), title('Original Image');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_image), title('Noisy Image');
subplot(1, 3, 3), imshow(filtered_image), title('Denoised Image');

在程序中，我们先加载了一张图像并添加了高斯噪声和椒盐噪声。然后定义了一个边界保持类平滑滤波器，并使用该滤波器对含噪声的图像进行了去噪。最后，我们显示原图、含噪声图像以及去噪后的图像。

你可以根据自己的需要更改程序中的参数以及图像的读取方式，以适应不同的应用场景。

使用边界保持类平滑滤波器（灰度最小方差的均值滤波器），编写matlab程序，对含噪声（高斯噪声或椒盐噪声）图像进行去噪，并显示去噪前后的图像。

好的，以下是使用边界保持类平滑滤波器进行图像去噪的Matlab代码：

% 定义边界保持类平滑滤波器函数
function output = boundary_preserving_smoothing_filter(image, kernel_size, sigma)
    % 生成高斯核
    kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);
    % 对图像进行卷积
    convolved = imfilter(image, kernel, 'replicate');
    % 计算均值和标准差
    mean = mean2(image);
    std = std2(image);
    % 计算边界保持权重
    weight = zeros(size(image));
    weight(image > mean) = 1;
    weight(image <= mean) = 1 - exp(-((image(image <= mean) - mean) .^ 2) / (2 * std ^ 2));
    % 对卷积结果和边界保持权重进行加权平均
    output = weight .* convolved + (1 - weight) .* image;
    output = uint8(output);
end

% 加载图像
image = imread('noisy_image.jpg');
% 对图像进行高斯噪声处理
noisy_image = imgaussfilt(image, 5);
% 对高斯噪声图像进行边界保持类平滑滤波器去噪
denoised_image = boundary_preserving_smoothing_filter(noisy_image, 5, 5);
% 显示去噪前后的图像
subplot(1, 3, 1), imshow(image), title('Original Image');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_image), title('Noisy Image');
subplot(1, 3, 3), imshow(denoised_image), title('Denoised Image');

在上述代码中，我们使用了Matlab自带的fspecial()函数生成了指定大小和标准差的高斯核，并使用了imfilter()函数对图像进行卷积。然后，我们计算了图像的均值和标准差，并使用这些值计算了边界保持权重。最后，我们使用边界保持权重对卷积结果和原始图像进行加权平均，得到了去噪后的图像。我们使用了subplot()函数将原始图像、含噪声图像和去噪后的图像分别显示在一个窗口中。