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
时间: 2024-03-07 10:50:32 浏览: 12
下面是Matlab代码实现:
```matlab
% 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。
相关问题
利用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。
以下是利用Matlab实现该操作的代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 添加高斯随机噪声
noisy_imgs = cell(1, 10);
for i = 1:10
noisy_img = imnoise(gray_img, 'gaussian', 0, 0.02);
noisy_imgs{i} = noisy_img;
end
% 求平均图像
mean_img = zeros(size(gray_img));
for i = 1:10
mean_img = mean_img + double(noisy_imgs{i})/10;
end
% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(mean_img, []), title('平均噪声图像');
```
解释一下代码中的主要步骤:
1. 使用`imread`函数读取图像,然后使用`rgb2gray`函数将图像转换为灰度图像。
2. 使用`imnoise`函数添加高斯随机噪声,重复10次得到10幅带噪声的图像,存储在一个cell数组`noisy_imgs`中。
3. 对10幅带噪声的图像求平均,得到一幅平均噪声图像,存储在`mean_img`中。
4. 使用`imshow`函数显示原始图像和平均噪声图像。
注意,代码中的`[]`用于自动调整显示范围,以便将所有图像的像素值映射到[0, 255]的范围内显示。
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:
```matlab
% 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。