matlab去除高斯噪声

可以使用matlab中的wiener2函数去除高斯噪声。wiener2函数是一种自适应滤波器，可以根据图像的局部特征自动调整滤波器的参数，从而更好地去除噪声。以下是一个简单的示例代码：

% 读入图像并添加高斯噪声
I = imread('lena.png');
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 使用wiener2函数去除噪声
K = wiener2(J, [5 5]);

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(I), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(J), title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1,3,3), imshow(K), title('去除噪声后的图像');

相关问题

matlab去除高斯噪声代码

下面是一份Matlab代码，可以用来去除高斯噪声：

% 读入图像
img = imread('noisy_image.png');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 使用高斯滤波器去除噪声
filtered_img = imgaussfilt(noisy_img, 1);

% 显示原始图像、加噪图像和去噪图像
figure;
subplot(1,3,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,3,2); imshow(noisy_img); title('加噪图像');
subplot(1,3,3); imshow(filtered_img); title('去噪图像');

在这个例子中，我们首先读入一张图像，然后使用`imnoise`函数添加高斯噪声。接下来，我们使用`imgaussfilt`函数应用高斯滤波器去除噪声。最后，我们将原始图像、加噪图像和去噪图像显示在一个图像窗口中。

matlab去除高斯白噪声

你可以使用MATLAB中的wiener2函数来去除高斯白噪声。该函数基于维纳滤波器，可以根据噪声的方差以及图像细节的方差来自适应地调整滤波器的参数。使用该函数时，你需要将含有高斯白噪声的图像作为输入参数，并设置滤波器的邻域大小。例如：

清晰图像 = wiener2(含有白噪声的图像, [m n]);

其中，[m n]指定了滤波器的邻域大小。你可以根据实际情况来调整该参数的值。