matalb 编写lee滤波代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码实现 Lee 滤波：

function output = lee_filter(input, window_size, noise_variance)
% input: 输入图像
% window_size: 窗口大小
% noise_variance: 噪声方差

% 将输入图像转换为 double 类型
input = im2double(input);

% 计算均值和方差
local_mean = filter2(ones(window_size) / window_size ^ 2, input, 'same');
local_variance = filter2(ones(window_size) / window_size ^ 2, input .^ 2, 'same') - local_mean .^ 2;

% 计算滤波器系数
alpha = noise_variance ./ (noise_variance + local_variance);

% 计算输出图像
output = local_mean + alpha .* (input - local_mean);
end

其中，`input` 是输入图像，`window_size` 是窗口大小，`noise_variance` 是噪声方差。函数返回经过 Lee 滤波后的输出图像。

相关问题

matlab编写均值滤波代码

在MATLAB中，均值滤波（也称平滑滤波）是一种常用的图像处理技术，用于去除噪声并平滑图像。以下是一个基本的5x5均值滤波的示例代码：

% 假设 'img' 是你要滤波的图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你需要滤波的图片文件名

% 定义滤波核，这里是5x5大小的均值滤波
kernel = ones(5); % 创建一个全为1的5x5矩阵作为滤波核

% 使用imfilter函数进行均值滤波
filtered_img = imfilter(img, kernel, 'replicate', 'same');

% 查看结果
imshow(filtered_img);

在这个例子中：
- `imread` 函数用于读取图像。
- `ones(5)` 创建了一个5x5的单位矩阵作为滤波核，意味着每个像素都会考虑其周围5x5区域内的像素值。
- `imfilter` 函数用于应用滤波器，选项 `'replicate'` 指定边缘处理方式（这里保留原边界像素），`'same'` 表示返回和输入图像尺寸相同的滤波结果。
- `imshow` 显示处理后的图像。

lee滤波代码 matlab

Lee滤波是一种用于图像去噪的算法。它的基本思想是利用图像中的统计特性进行噪声的抑制。

在Matlab中实现Lee滤波，首先需要读入待处理图像，并将其转化为双精度浮点型数组。接着，根据需要进行参数设置，包括窗口大小和噪声方差等。

具体实现过程中，可以使用两层for循环依次遍历图像中的每一个像素点。对于每一个像素点，计算其周围窗口内像素的均值和方差。然后，根据线性滤波的原理，通过将像素点的值与以周围像素均值为权值的系数相乘，得到被滤波后的像素值。最后，将结果保存到一个新的数组中，即完成了Lee滤波的处理过程。

具体实现的代码如下所示：

im = imread('test.png'); %读入待处理图像
im = double(im); %转化为双精度浮点型数组

windowSize = 3; %设定窗口大小
variance = 0.02; %设定噪声方差

[m,n] = size(im);
result = zeros(m,n);

for i = 1:m
for j = 1:n
%计算窗口内像素的均值和方差
window = im(max(i-windowSize,1):min(i+windowSize,m),max(j-windowSize,1):min(j+windowSize,n));
meanVal = mean(window(:));
sigma = variance*meanVal^2;

%利用线性滤波进行去噪
coeff = sigma/(sigma+im(i,j)^2);
result(i,j) = coeff*im(i,j) + (1-coeff)*meanVal;
end
end

%显示结果图像
imshow(uint8(result));