MATLAB实现散斑图像降噪

散斑图像是由于激光在非完美表面上反射或透过而产生的一种干涉图像，通常会受到噪声的影响。以下是一种使用MATLAB实现散斑图像降噪的方法：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像：

im = imread('speckle_image.tif');
im_gray = rgb2gray(im);

2. 对图像进行中值滤波：

im_filt = medfilt2(im_gray);

3. 使用小波变换对图像进行去噪：

[c, s] = wavedec2(im_filt, 3, 'db4');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);
c_den = wthresh(c,'s',thr);
im_den = waverec2(c_den, s, 'db4');

这里使用了三级小波变换和db4小波基函数。wthrmngr函数用于计算阈值，wthresh函数用于对小波系数进行软阈值处理，waverec2函数用于将处理后的小波系数进行重构得到去噪后的图像。

4. 显示原始图像和去噪后的图像：

figure;
subplot(1,2,1);imshow(im_gray);title('原始图像');
subplot(1,2,2);imshow(im_den);title('去噪后的图像');

通过这种方法，可以有效地降低散斑图像的噪声，使图像更加清晰。

相关问题

MATLAB实现散斑图像降噪滤波

散斑图像通常包含噪声，需要进行降噪滤波。MATLAB提供了很多降噪滤波函数，包括中值滤波、高斯滤波、小波变换等等。下面以高斯滤波为例进行介绍。

1. 读取散斑图像并显示。

im = imread('scintillation.png');
imshow(im);

2. 对图像进行高斯滤波。

im_filtered = imgaussfilt(im, 3);
imshow(im_filtered);

其中，第二个参数3表示高斯核的标准差，可以根据需要进行调整。

3. 对比原始图像和滤波后的图像。

subplot(1,2,1);
imshow(im);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(im_filtered);
title('Filtered Image');

完整代码如下：

im = imread('scintillation.png');
imshow(im);

im_filtered = imgaussfilt(im, 3);
imshow(im_filtered);

subplot(1,2,1);
imshow(im);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(im_filtered);
title('Filtered Image');

注意：在进行滤波之前，需要将图像转换为灰度图像。如果是彩色图像，可以使用rgb2gray函数进行转换。