matlab对现有图像加噪模糊

您可以使用MATLAB中的imnoise函数来为图像添加噪声。该函数可以添加不同类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。例如，以下代码将添加高斯噪声：

I = imread('example.jpg'); % 读取图像
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加高斯噪声，0.01是噪声方差
imshow(J); % 显示添加噪声后的图像

要对图像进行模糊处理，可以使用MATLAB中的imfilter函数。该函数可以使用不同的卷积核来实现不同类型的滤波，例如平滑滤波、锐化滤波等。例如，以下代码将使用平滑卷积核对图像进行模糊处理：

I = imread('example.jpg'); % 读取图像
h = fspecial('average', [3 3]); % 创建平滑卷积核
J = imfilter(I, h); % 对图像进行平滑滤波
imshow(J); % 显示滤波后的图像

请注意，这只是两种处理方法中的一部分，具体的处理方法取决于您的需求和图像的特点。

相关问题

matlab gui 数字图像处理

MATLAB GUI数字图像处理系统是基于MATLAB平台设计与实现的一个图像处理系统。该系统提供了一个图像处理的GUI界面，方便初学者和研究人员学习和研究图像处理的技术方法。系统具备多个功能区，包括文件操作、图像加工、图像处理、流程操作和主界面。

在文件功能区中，用户可以打开图像、储存图像和关闭系统。图像加工功能区提供了灰度化、截取、加噪和散焦模糊等图像加工方法。图像处理功能区包括图像增强、图像变换和图像分割等方法，例如空域点处理、空域滤波、频域滤波、傅里叶变换、人工选择分割和自动阈值分割等。流程操作功能区可以记录处理对象的操作步骤并进行撤销操作。主界面可以返回到主界面并提供两个显示窗口和一个按钮。

设计一个MATLAB GUI数字图像处理系统需要遵循一定的设计流程，可以参考相关资源中提供的设计经验和完整的代码以及详细的实验设计报告。这些资源可以提供更详细的信息和指导，帮助你深入了解MATLAB GUI数字图像处理系统的设计和实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像处理 Matlab GUI系统（全）](https://blog.csdn.net/weixin_41406486/article/details/114716449)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab利用维纳滤波实现图像的复原代码

以下是 MATLAB 代码实现图像的维纳滤波复原：

%% 读入图像并加噪声
I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);

%% 维纳滤波复原
% 计算点扩散函数（PSF）
PSF = fspecial('motion',21,11);
% 用PSF对图像进行模糊
K = imfilter(J,PSF,'conv','circular');
% 计算噪声功率
noise_var = var(J(:));
% 计算图像的功率谱密度
[Ju,~] = imhist(J);
Ju = Ju/numel(J);
Ju = Ju(Ju>0);
Ju = Ju(:);
Fu = fft(Ju);
% 计算维纳滤波器的传递函数
H = conj(fft2(PSF,size(J,1),size(J,2)))./...
    (abs(fft2(PSF,size(J,1),size(J,2))).^2 + noise_var./max(Ju));
% 对模糊图像进行维纳滤波
F = fft2(K);
F_hat = H.*F;
f_hat = real(ifft2(F_hat));
% 显示结果
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(J),title('加噪图像');
subplot(1,3,3),imshow(f_hat),title('维纳滤波复原');

其中，`I` 是原始图像，`J` 是加噪图像，`PSF` 是点扩散函数，`K` 是模糊图像，`noise_var` 是噪声功率，`Ju` 是加噪图像的功率谱密度，`Fu` 是加噪图像的傅里叶谱，`H` 是维纳滤波器的传递函数，`F` 是模糊图像的傅里叶谱，`F_hat` 是维纳滤波后的傅里叶谱，`f_hat` 是维纳滤波复原后的图像。