.应用MATLAB实现基于预测算法的图像椒盐噪声去除；2.计算实验前后的PSNR值；3.针对不同图像，不同噪声密度，比较算法之间的性能差别

好的，您的问题是关于图像处理的。针对您的问题，我们可以考虑以下步骤：

1. 实现基于预测算法的图像椒盐噪声去除。预测算法可以使用基于像素周围邻域的平均值或中值进行预测。具体实现可以使用MATLAB中的内置函数或自己编写代码实现。

2. 计算实验前后的PSNR值。PSNR是评估图像质量的指标，它可以衡量去噪效果的好坏。可以使用MATLAB中的`psnr`函数来计算。

3. 针对不同图像、不同噪声密度，比较算法之间的性能差别。可以选择不同的图像和噪声密度，对比不同算法的PSNR值，从而比较它们的性能差别。

希望以上回答能够帮助您解决问题。如果您还有其他问题，请随时提出。

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.应用MATLAB实现基于预测算法的图像椒盐噪声去除;2.计算实验前后的PSNR值;3.针对不同图像，不同噪声密度，比较算法之间的性能差别。这三条的matlab代码

好的，下面是基于预测算法的图像椒盐噪声去除、计算实验前后的PSNR值以及针对不同图像、不同噪声密度比较算法性能的MATLAB代码示例：

1. 基于预测算法的图像椒盐噪声去除：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 添加椒盐噪声
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.05);
% 显示添加噪声后的图像
figure,imshow(noisy_img);
title('添加噪声后的图像');
% 基于中值滤波进行去噪
denoised_img = medfilt2(noisy_img);
% 显示去噪后的图像
figure,imshow(denoised_img);
title('去噪后的图像');

2. 计算实验前后的PSNR值：

% 计算添加噪声前的图像的PSNR值
psnr_before = psnr(img, noisy_img);
fprintf('添加噪声前的PSNR值为：%f\n', psnr_before);
% 计算去噪后的图像的PSNR值
psnr_after = psnr(img, denoised_img);
fprintf('去噪后的PSNR值为：%f\n', psnr_after);

3. 针对不同图像、不同噪声密度比较算法性能：

% 读取不同的图像
img1 = imread('lena.png');
img2 = imread('peppers.png');
% 不同噪声密度
noise_density = [0.01, 0.03, 0.05, 0.07, 0.09];
% 记录PSNR值
psnr_values = zeros(length(noise_density), 2);
for i = 1:length(noise_density)
    % 添加椒盐噪声
    noisy_img1 = imnoise(img1, 'salt & pepper', noise_density(i));
    noisy_img2 = imnoise(img2, 'salt & pepper', noise_density(i));
    % 基于中值滤波进行去噪
    denoised_img1 = medfilt2(noisy_img1);
    denoised_img2 = medfilt2(noisy_img2);
    % 计算PSNR值
    psnr1 = psnr(img1, denoised_img1);
    psnr2 = psnr(img2, denoised_img2);
    % 记录PSNR值
    psnr_values(i, :) = [psnr1, psnr2];
end
% 绘制PSNR值随噪声密度变化的曲线图
figure,plot(noise_density, psnr_values(:, 1), 'r', noise_density, psnr_values(:, 2), 'b');
xlabel('噪声密度');
ylabel('PSNR值');
legend('lena', 'peppers');

希望以上代码示例能够帮助您完成相关实验。