全变分图像去噪的matlab代码
时间: 2023-10-09 16:15:22 浏览: 49
全变分图像去噪是一种基于图像边缘和纹理特征的图像去噪方法,可以有效地去除图像中的噪声,同时保留图像的细节信息。以下是使用MATLAB实现全变分图像去噪的代码,供您参考。
```
% 读入图像
img = imread('lena.jpg');
% 加入高斯白噪声
img_noise = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 设置参数
lambda = 0.05; % 正则化参数
iter = 100; % 迭代次数
% 全变分图像去噪
u = img_noise;
for i = 1:iter
% 计算梯度
[ux, uy] = gradient(u);
% 计算梯度的模
normDu = sqrt(ux.^2 + uy.^2 + 1e-10);
% 计算通道增量
px = ux./normDu;
py = uy./normDu;
% 计算散度
divP = divergence(px, py);
% 更新图像
u = u + lambda*divP;
end
% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_noise);
title('有噪声图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(u);
title('去噪后图像');
```
在上述代码中,我们首先读入图像,然后使用imnoise函数加入高斯白噪声。接下来,我们设置了正则化参数lambda和迭代次数iter。然后,我们使用for循环实现全变分图像去噪的迭代过程,每次迭代都计算图像梯度、梯度模、通道增量和散度,并根据更新规则更新图像。最后,我们显示了有噪声的图像和去噪后的图像。
需要注意的是,上述代码中使用的是MATLAB内置的divergence函数,需要保证您的MATLAB版本支持该函数。如果您的MATLAB版本不支持该函数,可以自行实现散度的计算。