运用自己编写的边界保持类平滑滤波器程序对含高斯噪声的图像进行去噪使用matlab

以下是一个简单的Matlab程序，使用自编写的边界保持类平滑滤波器对含有高斯噪声的图像进行去噪。该程序包括以下步骤：

1. 加载图像并添加高斯噪声；
2. 定义边界保持类平滑滤波器的参数；
3. 对图像进行滤波；
4. 显示原始图像和去噪后的图像。

% 加载图像并添加高斯噪声
img = imread('lena.png');
img_noise = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 定义边界保持类平滑滤波器的参数
lambda = 1;
alpha = 0.5;
rho = 1;
delta_t = 0.1;
num_iter = 100;

% 对图像进行滤波
img_denoise = bfilter_anisotropic(img_noise, lambda, alpha, rho, delta_t, num_iter);

% 显示原始图像和去噪后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_denoise);
title('Denoised Image');

其中，`bfilter_anisotropic` 函数是自己编写的边界保持类平滑滤波器，具体实现可以参考以下代码：

function img_filtered = bfilter_anisotropic(img, lambda, alpha, rho, delta_t, num_iter)
% 边界保持类平滑滤波器

% 将图像转换为双精度类型
img = im2double(img);

% 初始化滤波结果
img_filtered = img;

% 迭代滤波
for iter = 1:num_iter
    % 计算梯度幅值和方向
    [gx, gy] = gradient(img_filtered);
    grad_mag = sqrt(gx.^2 + gy.^2);
    grad_dir = atan2(gy, gx);
    
    % 计算边界保持权重
    w = exp(-(grad_mag./rho).^2);
    
    % 计算梯度方向的平均值
    grad_dir_avg = mean_angle(grad_dir, w);
    
    % 计算扩散系数
    c = exp(-(grad_dir - grad_dir_avg).^2./(2*alpha^2));
    
    % 计算拉普拉斯算子
    laplacian = del2(img_filtered);
    
    % 计算滤波结果
    img_filtered = img_filtered + lambda./(1+delta_t*c).*w.*laplacian;
end

end

function avg_angle = mean_angle(angle, weight)
% 计算加权平均角度

% 将角度转换为复数
z = weight.*exp(1i*angle);

% 计算平均角度
avg_z = mean(z(:));
avg_angle = angle(avg_z);

end

该程序中的参数可以根据实际应用进行调整。例如，`lambda` 控制平滑程度，`alpha` 控制梯度方向的平均值的影响范围，`rho` 控制边界保持权重的衰减速率，`delta_t` 控制时间步长。可以通过调整这些参数来获得更好的去噪效果。