matlab图像函数去噪
时间: 2023-10-31 12:07:43 浏览: 76
MATLAB提供了多种图像去噪函数,包括均值滤波、中值滤波、NLM、BM3D和DnCNN等算法。其中,均值滤波、中值滤波和NLM算法已经被封装成MATLAB自带的函数,可以直接调用。而BM3D和DnCNN的代码需要从别人那里clone下来,并做一些小的修改。此外,如果需要对传统图像去噪算法和深度学习DnCNN模型进行比较,可以参考基于MATLAB实现的传统图像去噪算法和深度学习DnCNN模型图像去噪源码。
相关问题
matlab图像处理去噪
Matlab中有很多种去噪方法,下面介绍几种比较常用的方法:
1. 中值滤波:中值滤波是一种非线性滤波方法,它的原理是把图像中每个像素周围的像素值按大小排列,取中间值作为该像素的新值,从而消除噪声。Matlab中的medfilt2函数可以实现中值滤波。
2. 均值滤波:均值滤波是一种线性滤波方法,它的原理是用一个滤波器模板对图像进行卷积,将每个像素周围的像素值取平均值作为该像素的新值。Matlab中的imfilter函数可以实现均值滤波。
3. 小波去噪:小波去噪是一种基于小波变换的方法,它的原理是将图像分解成多个不同频率的子带,去除其中的高频噪声后再进行重构。Matlab中的wdenoise函数可以实现小波去噪。
4. 非局部均值去噪:非局部均值去噪是一种基于图像自相似性的方法,它的原理是利用图像中相似区域的信息来去除噪声。Matlab中的nlfilter函数可以实现非局部均值去噪。
以上是一些常用的图像去噪方法,具体选用哪种方法要根据实际情况来决定。
matlab彩色图像高斯去噪
在Matlab中,可以使用高斯滤波器对彩色图像进行去噪处理。下面是一个示例代码,演示了如何使用高斯滤波器对彩色图像进行去噪:
```matlab
% 读取彩色图像
image = imread('image.jpg');
% 将图像转换为双精度类型
image = im2double(image);
% 添加高斯噪声
noisy_image = imnoise(image, 'gaussian', 0, 0.01);
% 使用高斯滤波器进行去噪
filtered_image = imgaussfilt(noisy_image, 1);
% 显示原始图像、加噪图像和去噪图像
subplot(1, 3, 1), imshow(image), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_image), title('加噪图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(filtered_image), title('去噪图像');
```
在上述代码中,首先读取彩色图像,并将其转换为双精度类型。然后,使用`imnoise`函数向图像中添加高斯噪声。接下来,使用`imgaussfilt`函数对加噪图像进行高斯滤波处理,去除噪声。最后,使用`subplot`和`imshow`函数将原始图像、加噪图像和去噪图像显示在一个图像窗口中。