均方根误差（RMSE）去噪matlab代码

可以使用MATLAB自带的函数`immse`来计算两个图像之间的均方根误差。以下是一个基本的去噪代码示例：

% 读入需要去噪的图像
original_image = imread('original.jpg');
noisy_image = imread('noisy.jpg');

% 将图像转为double类型
original_image = im2double(original_image);
noisy_image = im2double(noisy_image);

% 对图像进行去噪
denoised_image = denoise(noisy_image);

% 计算去噪效果的RMSE
rmse = sqrt(immse(original_image, denoised_image));
fprintf('The RMSE between the original and denoised image is %f\n', rmse);

% 显示去噪后的图像
figure;
subplot(1,3,1); imshow(original_image); title('Original Image');
subplot(1,3,2); imshow(noisy_image); title('Noisy Image');
subplot(1,3,3); imshow(denoised_image); title('Denoised Image');

% 去噪函数
function denoised_image = denoise(noisy_image)
    % 在这里编写去噪算法，例如使用小波去噪
    % 这里仅作示例，使用中值滤波进行去噪
    denoised_image = medfilt2(noisy_image, [3,3]);
end

在上面的代码中，`denoise`函数可以替换为其他去噪算法，例如小波去噪、非局部均值去噪等。需要根据具体情况选择合适的去噪算法。