img=imread('lena.bmp'); figure,imshow(img); %加入噪声 img_noise=double(imnoise(img,'salt & lena',0.06)); figure,imshow(img_noise,[]); %对图像进行平滑处理 img_smoothed=imfilter(img_noise,fspecial('average',5)); figure,imshow(img_smoothed,[]);代码解析

这段代码主要是针对一张名为'lena.bmp'的图像进行操作，其中包括图像读取、加噪、平滑处理和显示。

第一行使用imread函数读取图像，并将其存储在变量img中。

第二行使用imshow函数将原始图像显示出来，方便观察。

第四行对原始图像进行噪声处理，其中'imnoise'函数用于添加噪声，'salt & pepper'表示添加盐噪声和椒噪声，'0.06'表示噪声比例为6%。将处理后的图像存储在变量img_noise中。

第五行使用imshow函数将添加噪声后的图像显示出来，[]表示将图像的像素值范围拉伸至[0,255]，方便观察。

第七行对添加噪声后的图像进行平滑处理，其中'fspecial'函数用于生成平滑滤波器，'average'表示平均滤波器，'5'表示滤波器大小为5x5。将处理后的图像存储在变量img_smoothed中。

第八行使用imshow函数将平滑处理后的图像显示出来，[]同样表示将图像的像素值范围拉伸至[0,255]，方便观察。

相关问题

im = imread('lena.jpg'); % 创建PSF psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5); % 对图像进行卷积 im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv'); % 添加高斯噪声 sigma = 25; im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2); % 显示模糊且有噪声的图像 subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像'); % 进行逆滤波 im_recovered_inv = deconvwnr(im_noisy, psf, 0); subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_inv); title('逆滤波复原的图像');逆滤波这里有问题，改正代码

好的，根据您的描述，可以尝试使用Wiener滤波来代替逆滤波，因为逆滤波对噪声比较敏感，容易产生较大的估计误差。以下是可能的代码实现：

% 读入图像和模糊核
im = imread('lena.jpg');
im = im2double(im);
psf = fspecial('gaussian', [15 15], 5);

% 对图像进行卷积
im_blur = imfilter(im, psf, 'circular', 'conv');

% 添加高斯噪声
sigma = 25;
im_noisy = imnoise(im_blur, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);

% 显示模糊且有噪声的图像
subplot(2, 2, 1); imshow(im_noisy); title('模糊且有噪声的图像');

% 进行Wiener滤波
SNR = 1/(sigma/255)^2;
im_recovered_wiener = deconvwnr(im_noisy, psf, 1/SNR);
subplot(2, 2, 2); imshow(im_recovered_wiener); title('Wiener滤波复原的图像');

这段代码中，我们首先读入图像和模糊核，然后对图像进行卷积得到模糊图像。接下来，我们添加高斯噪声，并将其显示出来。然后，我们根据噪声的信噪比计算Wiener滤波的参数，使用`deconvwnr`函数对图像进行复原。最后，我们将复原结果显示出来。

用matlab编写一段代码，利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波（原图像可选lena.bmp、saturn.tif、pout.tif等），检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板:3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。

好的，以下是MATLAB代码，实现了您所要求的功能：

% 载入图像
img = imread('lena.bmp'); % 也可以选择其他图片
imshow(img);
title('原图');

% 添加高斯白噪声
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
figure;
imshow(noise_img);
title('加噪图');

% 定义滤波器
avg_filter = fspecial('average', [5, 5]);
median_filter = fspecial('median', [3, 5]);

% 应用滤波器
avg_filtered_img = imfilter(noise_img, avg_filter);
median_filtered_img = imfilter(noise_img, median_filter);

% 显示滤波后的图像
figure;
imshow(avg_filtered_img);
title('线性邻域平均滤波');

figure;
imshow(median_filtered_img);
title('非线性中值滤波');

% 计算图像质量评估指标
psnr_avg = psnr(avg_filtered_img, img);
ssim_avg = ssim(avg_filtered_img, img);
psnr_median = psnr(median_filtered_img, img);
ssim_median = ssim(median_filtered_img, img);

% 输出结果
fprintf('线性邻域平均滤波的PSNR值为%.2f，SSIM值为%.4f\n', psnr_avg, ssim_avg);
fprintf('非线性中值滤波的PSNR值为%.2f，SSIM值为%.4f\n', psnr_median, ssim_median);

注意：这段代码假设源图像是灰度图像，而不是彩色图像。如果您选择的是彩色图像，则需要将其转换为灰度图像。