用这个代码Im ori = imread(‘Cameraman.png’); NoiseLevel = 20; sigma = (NoiseLevel×NoiseLevel)/(255 × 255); Im noisy = imnoise(Im ori, ‘gaussian’, 0, sigma); Im noisy = im2double(Im noisy);替换刚刚添加高斯噪声的代码

好的，以下是使用给定代码替换添加高斯噪声的MATLAB代码：

% 读取图像并添加高斯噪声
Im_ori = imread('Cameraman.png');
NoiseLevel = 20;
sigma = (NoiseLevel*NoiseLevel)/(255*255);
Im_noisy = imnoise(Im_ori, 'gaussian', 0, sigma);
Im_noisy = im2double(Im_noisy);

% 初始化参数
lambda = 0.1;
max_iters = 100;
theta = 0.5;

% 定义不动点逼近函数
f = @(x) (Im_noisy - lambda*(x - Im_ori));

% 不动点逼近迭代
for i = 1:max_iters
    x = Im_ori + theta*f(Im_ori);
end

% 显示去噪后的图像
figure;imshow(x);title('Denoised Image');

在这个代码中，我们首先读取了一张图像，并使用给定代码添加了高斯噪声。然后，我们初始化了一些参数，包括正则化参数lambda、最大迭代次数max_iters和步长theta。接下来，我们定义了一个不动点逼近函数f，它用来计算每一次迭代中的误差。最后，我们使用一个for循环来进行不动点逼近迭代，最终得到去噪后的图像x，并显示它。

需要注意的是，此代码仅作为一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和修改。例如，可以尝试使用其他的图像去噪算法，或者调整参数来获得更好的去噪效果。