写一个把不动点逼近算法应用于图像去噪的MATLAB代码
时间: 2024-02-20 20:59:55 浏览: 20
以下是一个将不动点逼近算法应用于图像去噪的MATLAB代码:
```matlab
% 读取图像
img = im2double(imread('lena.png'));
% 添加高斯噪声
sigma = 0.1;
noisy_img = img + sigma*randn(size(img));
% 初始化参数
lambda = 0.1;
max_iters = 100;
theta = 0.5;
% 定义不动点逼近函数
f = @(x) (noisy_img - lambda*(x - img));
% 不动点逼近迭代
for i = 1:max_iters
x = img + theta*f(img);
end
% 显示去噪后的图像
figure;imshow(x);title('Denoised Image');
```
在这个代码中,我们首先读取了一张图像并添加高斯噪声。然后,我们初始化了一些参数,包括正则化参数lambda、最大迭代次数max_iters和步长theta。接下来,我们定义了一个不动点逼近函数f,它用来计算每一次迭代中的误差。最后,我们使用一个for循环来进行不动点逼近迭代,最终得到去噪后的图像x,并显示它。
需要注意的是,此代码仅作为一个示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和修改。例如,可以尝试使用其他的图像去噪算法,或者调整参数来获得更好的去噪效果。
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写一个不动点逼近算法在图像去噪应用的MATLAB代码
以下是一个简单的不动点逼近算法在图像去噪应用的MATLAB代码:
```matlab
% 读取图像
img = im2double(imread('lena.png'));
% 添加高斯噪声
sigma = 0.05;
noisy_img = img + sigma*randn(size(img));
% 初始化参数
lambda = 0.1;
max_iters = 100;
theta = 0.5;
% 定义不动点逼近函数
f = @(x) (noisy_img - lambda*(x - img));
% 不动点逼近迭代
for i = 1:max_iters
x = img + theta*f(img);
end
% 显示去噪后的图像
figure;imshow(x);title('Denoised Image');
```
在这个代码中,我们首先读取了一张图像并添加高斯噪声。然后,我们初始化了一些参数,包括正则化参数lambda、最大迭代次数max_iters和步长theta。接下来,我们定义了一个不动点逼近函数f,它用来计算每一次迭代中的误差。最后,我们使用一个for循环来进行不动点逼近迭代,最终得到去噪后的图像x,并显示它。
需要注意的是,此代码仅作为一个示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和修改。
编写matlab代码实现图像去噪
图像去噪是数字图像处理中的一个重要问题。Matlab中提供了许多图像去噪的函数,下面给出一个常用的基于小波变换的去噪方法的示例代码:
```matlab
clc;clear;close all;
% 读入原始图像
I = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I,'gaussian',0.05);
% 小波变换去噪
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',J);
X = wdenoise2(J,keepapp,sorh,thr,'sym8');
% 显示结果
subplot(1,2,1);imshow(J);title('原始图像添加高斯噪声');
subplot(1,2,2);imshow(X);title('去噪后的图像');
```
这段代码中,首先读入一张原始图像,然后使用imnoise函数添加高斯噪声。接着使用ddencmp函数计算小波变换去噪的参数thr、sorh和keepapp,其中thr为阈值,sorh为软或硬阈值,keepapp为是否保留逼近系数。最后使用wdenoise2函数进行小波变换去噪,并显示结果。