SSIM评价图片去噪的matlab代码

以下是基于SSIM指标评价图像去噪的Matlab代码：

% 读入原始图像和加噪图像
I = imread('original_image.jpg');
J = imread('noisy_image.jpg');

% 对加噪图像进行滤波处理
K = wiener2(J,[5 5]);

% 计算 SSIM 指标
[ssimval,ssimmap] = ssim(K,I);

% 显示原始图像、加噪图像、去噪图像和 SSIM 图像
figure, imshow(I), title('Original Image');
figure, imshow(J), title('Noisy Image');
figure, imshow(K), title('Denoised Image');
figure, imshow(ssimmap,[]), title(sprintf('SSIM Index Map\nSSIM Value = %0.4f',ssimval));

在上述代码中，`I` 和 `J` 分别是原始图像和加噪图像，`K` 是对加噪图像进行滤波处理后的去噪图像。使用 `wiener2` 函数对加噪图像进行滤波处理，该函数使用维纳滤波器来降噪。最后，使用 `ssim` 函数计算 SSIM 指标并显示原始图像、加噪图像、去噪图像和 SSIM 图像。

相关问题

SSIM评价图片去噪的matlab代码，代码不涉及加噪图像

以下是使用SSIM评价图片去噪的Matlab代码：

clc;
clear all;
close all;

% 读入原始图像和去噪后的图像
original = imread('original.png');
denoised = imread('denoised.png');

% 计算SSIM值
[ssimval, ~] = ssim(denoised, original);

% 显示原始图像和去噪后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(original);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(denoised);
title(['Denoised Image (SSIM = ' num2str(ssimval) ')']);

代码中读入了原始图像和去噪后的图像，然后使用Matlab自带的`ssim`函数计算SSIM值，并将原始图像和去噪后的图像一起显示出来。其中，`num2str`函数用于将`ssimval`变量转换为字符串类型，以便能够在标题中显示SSIM值。

实验针对去噪保边处理方法中的尺度因子、梯度阈值和停止时间这三个参数进行自适应改进，并通过评价指标均方误差（MSE）和结构相似性指数（SSIM）对不同参数下的降噪效果进行比较和评价，请列出有关的MATLAB代码

以下是一个基于小波变换的去噪保边处理方法的MATLAB代码示例，其中实现了对尺度因子、梯度阈值和停止时间的自适应改进，并使用MSE和SSIM评价指标对不同参数下的降噪效果进行比较和评价：

% 读取待处理的图像
I = imread('noisy_image.png');

% 定义小波基和分解层数
wname = 'db4';
level = 5;

% 定义尺度因子、梯度阈值和停止时间的初始值
lambda = 0.1;
theta = 0.1;
T = 5;

% 定义评价指标的初始值
MSE = zeros(1, level);
SSIM = zeros(1, level);

% 对图像进行小波分解
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters(wname);
[CA,CH,CV,CD] = dwt2(I, Lo_D, Hi_D);

% 处理每个分解系数
for i = 1:level
    % 对当前分解系数进行去噪保边处理
    [CD{i},MSE(i),SSIM(i)] = denoise_edge_preserving(CD{i}, lambda, theta, T);

    % 更新尺度因子、梯度阈值和停止时间
    lambda = update_lambda(lambda, MSE(i));
    theta = update_theta(theta, SSIM(i));
    T = update_T(T, i);

    % 重构当前分解系数
    I = idwt2(CA, CH, CV, CD{i}, Lo_R, Hi_R);
end

% 保存处理后的图像
imwrite(I, 'denoised_image.png');

% 定义去噪保边处理函数
function [X,MSE,SSIM] = denoise_edge_preserving(X, lambda, theta, T)
    % 定义梯度算子
    [dx,dy] = gradient(X);
    d = sqrt(dx.^2 + dy.^2);
    sigma = median(d(:))/0.6745;
    G = exp(-(dx.^2 + dy.^2)/(2*sigma^2));
    
    % 迭代更新
    for t = 1:T
        % 计算当前估计值和残差
        X_hat = X;
        [dx,dy] = gradient(X_hat);
        d = sqrt(dx.^2 + dy.^2);
        d(d<1e-6) = 1e-6;
        R = (X - X_hat) ./ d;

        % 计算加权平均值
        Wd = 1 ./ (1 + lambda*d.^2);
        Gd = 1 ./ (1 + theta*G.^2);
        X = (Wd.*Gd).*X + (1-Wd).*X_hat + R;

        % 计算评价指标
        MSE = mean((X(:)-X_hat(:)).^2);
        SSIM = ssim(X, X_hat);
    end
end

% 定义自适应更新函数
function lambda = update_lambda(lambda, MSE)
    if MSE < 1e-6
        lambda = lambda/2;
    elseif MSE > 1
        lambda = 2*lambda;
    end
end

function theta = update_theta(theta, SSIM)
    if SSIM > 0.99
        theta = theta/2;
    elseif SSIM < 0.95
        theta = 2*theta;
    end
end

function T = update_T(T, i)
    if i == 1 && T < 10
        T = 10;
    elseif i == 2 && T < 20
        T = 20;
    elseif i == 3 && T < 30
        T = 30;
    elseif i == 4 && T < 40
        T = 40;
    elseif i == 5 && T < 50
        T = 50;
    end
end

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。同时，评价指标的计算方法和自适应更新策略也可以根据需求进行改进和扩展。