yongmatlab写出代码实现对一幅图像加入噪声,并用小波阈值、轮廓波变换去噪、非局部均值去噪的方法对图像进行去噪处理
时间: 2023-12-04 07:03:19 浏览: 36
好的,这个问题涉及到图像处理、小波变换、非局部均值去噪等多方面,需要一些时间来回答。我会尽可能详细地回答你的问题,如果你有任何不懂的地方,可以随时向我提问。
首先,让我们来看一下如何在 MATLAB 中实现对一幅图像加入噪声。MATLAB 提供了很多种添加噪声的函数,比如 imnoise、awgn 等。这里我们以 imnoise 函数为例,假设我们要给一幅灰度图像 im 添加高斯噪声,可以使用以下代码:
```matlab
im_noisy = imnoise(im, 'gaussian', mean, variance);
```
其中,mean 和 variance 分别表示高斯分布的均值和方差。你可以根据需要进行调整。
接下来,我们来看一下如何使用小波阈值去噪。小波阈值去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法,它的基本思想是:将图像分解成不同尺度的小波系数,然后对每个尺度的小波系数进行阈值处理,将小于阈值的系数设为 0,大于等于阈值的系数保留。最后将处理后的小波系数进行反变换,得到去噪后的图像。
在 MATLAB 中,可以使用 wavedec2 函数对图像进行小波分解,使用 wthresh 函数对小波系数进行阈值处理,使用 waverec2 函数进行反变换。具体实现代码如下:
```matlab
% 小波阈值去噪
level = 4; % 分解层数
wname = 'sym4'; % 小波基函数
threshold = 0.1; % 阈值
% 对图像进行小波分解
[C, S] = wavedec2(im_noisy, level, wname);
% 对每个尺度的小波系数进行阈值处理
for i = 1:level
% 获取当前尺度的小波系数
startIndex = S(1,1)*S(1,2) + sum(S(2:i-1,1).*S(2:i-1,2)) + 1;
endIndex = S(1,1)*S(1,2) + sum(S(2:i,1).*S(2:i,2));
Ci = C(startIndex:endIndex);
% 对小波系数进行阈值处理
Ci = wthresh(Ci, 'h', threshold);
% 将处理后的小波系数替换回原始系数
C(startIndex:endIndex) = Ci;
end
% 对处理后的小波系数进行反变换,得到去噪后的图像
im_denoised_wave = waverec2(C, S, wname);
```
接下来,我们来看一下如何使用轮廓波变换去噪。轮廓波变换是一种基于多尺度分析的图像去噪方法,它的基本思想是:先将图像分成多个子带,然后对每个子带进行高斯平滑,再将平滑后的子带合并得到去噪后的图像。
在 MATLAB 中,可以使用 wextend 函数对图像进行边界扩展,使用 dwt2 函数对图像进行轮廓波变换,使用 idwt2 函数进行反变换。具体实现代码如下:
```matlab
% 轮廓波变换去噪
level = 4; % 分解层数
wname = 'sym4'; % 小波基函数
sigma = 3; % 高斯平滑参数
% 对图像进行轮廓波变换
[C, S] = wavedec2(im_noisy, level, wname);
% 对每个子带进行高斯平滑
for i = 1:level
% 获取当前子带的系数
startIndex = S(1,1)*S(1,2) + sum(S(2:i-1,1).*S(2:i-1,2)) + 1;
endIndex = S(1,1)*S(1,2) + sum(S(2:i,1).*S(2:i,2));
Ci = C(startIndex:endIndex);
% 将子带系数转换为图像
Si = S(i+1,:);
Ai = wrcoef2('a', C, S, wname, i);
Bi = wrcoef2('h', C, S, wname, i);
Di = wrcoef2('v', C, S, wname, i);
% 对子带图像进行高斯平滑
Ai = imgaussfilt(wextend('2D', 'per', Ai, Si(1:2)), sigma, 'FilterSize', 2*ceil(3*sigma)+1);
Bi = imgaussfilt(wextend('2D', 'per', Bi, Si(1:2)), sigma, 'FilterSize', 2*ceil(3*sigma)+1);
Di = imgaussfilt(wextend('2D', 'per', Di, Si(1:2)), sigma, 'FilterSize', 2*ceil(3*sigma)+1);
% 将平滑后的子带合并
Ci = [Ai(:); Bi(:); Di(:); Ci];
% 将处理后的子带系数替换回原始系数
C(startIndex:endIndex) = Ci;
end
% 对处理后的小波系数进行反变换,得到去噪后的图像
im_denoised_cwt = waverec2(C, S, wname);
```
最后,我们来看一下如何使用非局部均值去噪。非局部均值去噪是一种基于图像块相似性的图像去噪方法,它的基本思想是:对于每个像素,找到与其相似的一些像素块,然后计算它们的均值作为去噪后的像素值。
在 MATLAB 中,可以使用 nlfilter 函数对图像进行块处理,使用 im2col 函数将图像块转换为列向量,使用 pdist2 函数计算图像块之间的相似性,使用 sort 函数对相似性进行排序,选取相似性最高的一些块进行均值计算。具体实现代码如下:
```matlab
% 非局部均值去噪
patchSize = 7; % 块大小
searchSize = 21; % 搜索窗口大小
h = 0.1; % 控制平滑程度的参数
% 将图像转换为列向量
im_noisy_col = im2col(im_noisy, [patchSize, patchSize], 'sliding');
% 对每个像素进行均值计算
im_denoised_nlm = zeros(size(im_noisy));
for i = 1:size(im_noisy_col, 2)
% 获取当前像素所在的块
patch = im_noisy_col(:, i);
% 在搜索窗口内找到与当前块相似的一些块
distances = pdist2(patch', im_noisy_col');
[sortedDistances, indices] = sort(distances);
similarPatches = im_noisy_col(:, indices(2:searchSize));
% 计算相似块的权重
weights = exp(-sortedDistances(2:searchSize).^2/h^2);
% 计算加权均值
denoisedPatch = sum(similarPatches.*weights, 2)/sum(weights);
% 将去噪后的像素值保存到图像中
[x, y] = ind2sub(size(im_noisy), i);
im_denoised_nlm(x, y) = denoisedPatch(patchSize^2/2 + 1);
end
```
到这里,我们已经完成了对一幅图像加入噪声,并使用小波阈值、轮廓波变换、非局部均值去噪的方法对图像进行去噪处理的全部代码实现。如果你有任何问题,请随时向我提问。