[I,map]=imread('C:\Users\user\Desktop\实验.jpg'); noisy = imnoise(I,'gaussian',0.01); imshow(noisy,map); [M N]=size(I); F=fft2(noisy); fftshift(F); %DC组件移动到光谱中心 Dcut=100; for u=1:M for v=1:N D(u,v)=sqrt(u^2+v^2); BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2); end end BUTTERG=BUTTERH.*F; BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG); subplot(2,2,1),imshow(noisy) subplot(2,2,2),imshow(BUTTERfiltered,map)。这段代码哪里出错了?
时间: 2023-06-07 16:11:57 浏览: 68
这段代码似乎没有显式出现错误,但是在计算 BUTTERH 的时候需要做一些修改。BUTTERH 的计算公式中,除数应为 (sqrt(2)-1) 而不是 1 (sqrt(2)-1),即:
BUTTERH(u,v)=1/((sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);
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用这个代码Im ori = imread(‘Cameraman.png’); NoiseLevel = 20; sigma = (NoiseLevel×NoiseLevel)/(255 × 255); Im noisy = imnoise(Im ori, ‘gaussian’, 0, sigma); Im noisy = im2double(Im noisy);替换刚刚添加高斯噪声的代码
好的,以下是使用给定代码替换添加高斯噪声的MATLAB代码:
```matlab
% 读取图像并添加高斯噪声
Im_ori = imread('Cameraman.png');
NoiseLevel = 20;
sigma = (NoiseLevel*NoiseLevel)/(255*255);
Im_noisy = imnoise(Im_ori, 'gaussian', 0, sigma);
Im_noisy = im2double(Im_noisy);
% 初始化参数
lambda = 0.1;
max_iters = 100;
theta = 0.5;
% 定义不动点逼近函数
f = @(x) (Im_noisy - lambda*(x - Im_ori));
% 不动点逼近迭代
for i = 1:max_iters
x = Im_ori + theta*f(Im_ori);
end
% 显示去噪后的图像
figure;imshow(x);title('Denoised Image');
```
在这个代码中,我们首先读取了一张图像,并使用给定代码添加了高斯噪声。然后,我们初始化了一些参数,包括正则化参数lambda、最大迭代次数max_iters和步长theta。接下来,我们定义了一个不动点逼近函数f,它用来计算每一次迭代中的误差。最后,我们使用一个for循环来进行不动点逼近迭代,最终得到去噪后的图像x,并显示它。
需要注意的是,此代码仅作为一个示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和修改。例如,可以尝试使用其他的图像去噪算法,或者调整参数来获得更好的去噪效果。
[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg';'*.png'}, '选择图片');%磨皮处理 if isequal(filename,0) disp('用户取消选择'); else Path=strcat(pathname,filename);%strcat横向拼接字符串得到所选文件的绝对路径 img=imread(Path);%通过绝对路径选择文件 noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.4); denoised_img = imgaussfilt(noisy_img, 10); app.Image.ImageSource=denoised_img; app.O=denoised_img; end
这段代码的作用是让用户选择一张图片,并对选择的图片进行磨皮处理。具体实现过程为:首先弹出一个文件选择框,让用户选择图片文件;然后读取所选文件的绝对路径,并用imread函数读取该文件;接着使用imnoise函数添加高斯噪声,再使用imgaussfilt函数对添加噪声后的图片进行高斯滤波,最后将处理后的图片作为图像源,同时保存到app.O变量中。