matlab读取一幅图像，对其添加均值为0，方差为0.02的高斯随机噪声。对10幅添加噪声后的图像求平均。 要求：显示原图像，受噪图像及平均后的图像，以观察图像去噪效果 提示 1：将数据变为double型进行加法等运算 提示 2 ：使用for循环语句 K=zeros(size(x)); % 预分配一个数组K，其大小等于原图像x，初始化为0，用于存储去噪后图片，这样做可提高运算速度 for i=1:10 -------- end K=K/10;%求平均 提示 3 ：噪声具有随机性，即10幅受噪图像不相同 写出代码

下面是Matlab代码实现：

% 读取原始图像
I = imread('lena.png');

% 将图像转换为double型
I = double(I);

% 给图像添加高斯随机噪声
sigma = 0.02;
for i = 1:10
    noise = randn(size(I)) * sigma;
    J(:,:,i) = I + noise;
end

% 对10幅添加噪声后的图像求平均
K = zeros(size(I));
for i = 1:10
    K = K + J(:,:,i);
end
K = K / 10;

% 显示原图像、受噪图像及平均后的图像
subplot(1,3,1), imshow(uint8(I)), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(uint8(J(:,:,1))), title('受噪图像');
subplot(1,3,3), imshow(uint8(K)), title('平均后的图像');

其中，第4行为添加高斯随机噪声的部分，第7-14行为对10幅添加噪声后的图像求平均的部分。最后，使用subplot函数显示原图像、受噪图像及平均后的图像，以观察图像去噪效果。

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给我一段matlab代码 在图像加入均值为0，方差为0.02的高斯噪声。设计一款滤波器，去除图片中高斯噪声

好的，以下是一段MATLAB代码，可以将图像加入均值为0，方差为0.02的高斯噪声，并设计一款滤波器，去除图片中高斯噪声：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 将图像转换为双精度类型
I = im2double(I);

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.02);

% 显示添加噪声后的图像
figure;
imshow(J);
title('添加高斯噪声后的图像');

% 设计滤波器
h = fspecial('gaussian', [5 5], 1);

% 对图像进行滤波
K = imfilter(J, h);

% 显示滤波后的图像
figure;
imshow(K);
title('去除高斯噪声后的图像');

这段代码首先读取名为“lena.png”的图像，并将其转换为双精度类型。然后，通过imnoise函数将图像添加均值为0，方差为0.02的高斯噪声，得到添加噪声后的图像J。接着，通过fspecial函数设计一个5×5的高斯滤波器h，对图像J进行滤波，得到去除高斯噪声后的图像K。最后，显示添加噪声后的图像和去除噪声后的图像。

输入一个图像，用fspecial函数产生大小为11×11，标准偏差为5的圆对称高斯低通滤波器，用imfilter函数对输入图像进行低通滤波，产生模糊图像。在模糊图像上加入均值为0，方差为0.02的高斯噪声。用最小二乘算法复原函数deconvreg复原图像，参数为点扩展函数和噪声功率。编写MATLAB代码实现上述功能，分析你的实验结果。

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');

% 产生圆对称高斯低通滤波器
h = fspecial('gaussian', 11, 5);

% 对图像进行低通滤波
blurred_img = imfilter(img, h, 'conv', 'replicate');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(blurred_img, 'gaussian', 0, 0.02);

% 最小二乘算法复原图像
psf = fspecial('gaussian', 11, 5);
noise_var = 0.02;
deconvolved_img = deconvreg(noisy_img, psf, noise_var);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');

subplot(2,2,2);
imshow(blurred_img);
title('模糊图像');

subplot(2,2,3);
imshow(noisy_img);
title('加噪图像');

subplot(2,2,4);
imshow(deconvolved_img);
title('复原图像');

该代码首先使用`fspecial`函数生成一个大小为$11\times11$，标准偏差为$5$的圆对称高斯低通滤波器，然后使用`imfilter`函数对输入图像进行低通滤波，产生模糊图像。接着使用`imnoise`函数在模糊图像上添加均值为$0$，方差为$0.02$的高斯噪声。

最后，使用`deconvreg`函数进行最小二乘算法复原图像，其中`psf`参数为点扩展函数，即圆对称高斯低通滤波器，`noise_var`参数为噪声功率，即$0.02$。

运行该代码，即可得到原始图像、模糊图像、加噪图像和复原图像，并显示在画布上。你可以自行调整参数，观察复原结果的变化。

需要注意的是，最小二乘算法并不能完全恢复原始图像，因为在模糊和加噪的过程中，信息已经丢失或者变形，复原的过程只能是近似的。因此，如果噪声越大，复原结果也会越差。