乘性噪声去除matlab
时间: 2023-05-29 13:06:09 浏览: 320
以下是在MATLAB中使用乘性噪声去除的示例代码:
%% 加载图像
img = imread('lena.jpg');
figure, imshow(img), title('Original Image');
%% 添加乘性噪声
noise = imnoise(img, 'speckle', 0.02);
figure, imshow(noise), title('Noisy Image');
%% 使用中值滤波去除噪声
denoised = medfilt2(noise);
figure, imshow(denoised), title('Denoised Image');
在这个示例中,我们首先加载了一张原始图像(lena.jpg)。然后,我们使用imnoise函数在图像上添加了乘性噪声。在这种情况下,我们使用'speckle'参数来添加噪声,并将其强度设置为0.02。然后,我们使用medfilt2函数对带噪声的图像进行中值滤波,以去除乘性噪声。最后,我们显示了去噪后的图像。
相关问题
乘性噪声去除 matlab
以下是一种可能的方法:
1. 读取音频文件并将其转换为频域数据。
```matlab
[x, Fs] = audioread('audio_file.wav'); % 读取音频文件
N = length(x); % 信号长度
X = fft(x); % 快速傅里叶变换
f = (0:N-1) * Fs / N; % 频率向量
```
2. 估计乘性噪声的频谱。
```matlab
% 假设乘性噪声是高斯白噪声
noise_power = var(x) * 10^(-SNR/10); % 计算噪声功率
noise = sqrt(noise_power) * randn(N, 1); % 生成噪声
Nf = 512; % STFT 窗口大小
Np = Nf/2; % STFT 窗口重叠大小
[S, F, T] = spectrogram(x, hann(Nf), Np, Nf, Fs); % 计算 STFT
S_noise = mean(abs(S), 2); % 估计乘性噪声频谱
```
3. 估计信号的频谱。
```matlab
% 使用估计的乘性噪声频谱进行噪声补偿
S_clean = abs(S) - S_noise; % 去除乘性噪声
S_clean = max(S_clean, 0); % 保证幅度值非负
```
4. 将去噪后的频域数据转换回时域数据。
```matlab
% 计算 ISTFT
x_clean = istft(S_clean, hann(Nf), Np, Nf, Fs);
```
其中,`istft` 函数可以使用 MATLAB 自带的 `istft` 函数或其他第三方函数实现。
5. 可以使用 `audiowrite` 函数将去噪后的音频文件保存为新的文件。
```matlab
audiowrite('audio_file_clean.wav', x_clean, Fs);
```
同态变换去除乘性噪声matlab
以下是使用同态变换去除乘性噪声的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为双精度灰度图像
img = im2double(rgb2gray(img));
% 添加乘性噪声
noise = 0.1 * rand(size(img));
noisy_img = img .* noise;
% 显示原始图像和带噪声的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(noisy_img);
title('带噪声的图像');
% 同态滤波器参数设置
gamma = 1.2; % gamma 值
D0 = 20; % 截止频率
n = 10; % 指数
% 计算同态滤波器
H = homomorphic_filter(size(img, 1), size(img, 2), gamma, D0, n);
% 对带噪声的图像进行同态滤波
filtered_img = real(ifft2(ifftshift(H .* fftshift(fft2(log(1 + noisy_img))))));
% 显示去噪图像
figure;
imshow(filtered_img);
title('去噪后的图像');
% 定义同态滤波器函数
function H = homomorphic_filter(rows, cols, gamma, D0, n)
% 创建网格
[u, v] = meshgrid(1:cols, 1:rows);
% 将网格中心移动到图像中心
u = u - floor(cols/2) - 1;
v = v - floor(rows/2) - 1;
% 计算距离
D = sqrt(u.^2 + v.^2);
% 计算同态滤波器
H = (gamma - 1) * exp(-D.^2 / (2*D0^2)) + 1;
H = H.^n;
end
```
这段代码中,首先读取图像并将其转换为双精度灰度图像。然后添加乘性噪声并显示原始图像和带噪声的图像。接着设置同态滤波器的参数,包括 gamma 值、截止频率和指数。然后计算同态滤波器并对带噪声的图像进行同态滤波。最后显示去噪后的图像。
同态滤波器的计算实现在 `homomorphic_filter` 函数中。该函数首先创建一个网格,并将网格中心移动到图像中心。然后计算距离,并根据同态滤波器的公式计算同态滤波器。最后将同态滤波器的指数幂应用于滤波器。
运行上述代码,可以看到原始图像、带噪声的图像和去噪后的图像。可以尝试不同的同态滤波器参数来获得更好的去噪效果。
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