I = imread('original_image.jpg');I_gray = rgb2gray(I);I_norm = imadjust(I_gray, stretchlim(I_gray));I_recon = imresize(I_norm, size(I(:,:,1)));imshow(I_recon);这段代码噪声太多可以去除吗

如果始图像存在噪声，那么进行图像正则化处理后可能会使噪声更加明显。为了去除噪声，可以在进行图像正则化之前，先对原始图像进行降噪处理。下面是一个基于中值滤波的简单示例代码，可以使用 `medfilt2` 函数对图像进行中值滤波降噪：

I = imread('original_image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
I_denoised = medfilt2(I_gray, [3,3]);  % 中值滤波去噪
I_norm = imadjust(I_denoised, stretchlim(I_denoised));
I_recon = imresize(I_norm, size(I(:,:,1)));
imshow(I_recon);

这里的 `[3,3]` 参数指定了中值滤波器的大小，可以根据实际情况进行调整。

相关问题

运行以上代码时出错，出错 imresize (line 141) params = parseInputs(varargin{:}); 出错 zxj (line 4) I_recon = imresize(I_norm, size(I));

这个错误可能是由于 `size(I)` 返回的是一个三维矩阵，而 `imresize` 函数需要的是一个二维矩阵。你可以尝试将 `size(I)` 改为 `size(I(:,:,1))`，即只取图像的第一个通道的大小作为参数传递给 `imresize` 函数。修改后的代码如下：

I = imread('original_image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
I_norm = imadjust(I_gray, stretchlim(I_gray));
I_recon = imresize(I_norm, size(I(:,:,1)));
imshow(I_recon);

希望这个修改可以解决你的问题。