基于有界广义高斯混合模型的图像去噪 matlab

基于有界广义高斯混合模型的图像去噪是一种比较常见的图像去噪方法，下面是一个简单的Matlab实现过程：

1. 读取待处理的图像

I = imread('lena.png');

2. 将图像转换为灰度图像

I = rgb2gray(I);

3. 将灰度图像转换为双精度类型

I = im2double(I);

4. 定义有界广义高斯混合模型参数

k = 3; % 混合模型中高斯分布的个数
beta = [0.01 0.03 0.05]; % 每个高斯分布的方差
q = [0.2 0.5 0.3]; % 每个高斯分布的系数

5. 定义迭代次数和收敛阈值

iterNum = 100; % 迭代次数
epsilon = 0.001; % 收敛阈值

6. 对图像进行去噪处理

J = bggmm_denoise(I, k, beta, q, iterNum, epsilon);

7. 显示去噪后的图像

imshow(J);

其中，`bggmm_denoise`函数是对有界广义高斯混合模型进行迭代求解的函数。

这个方法的具体实现可以参考以下论文：

J. Xu, L. Zhang, D. Zhang, and X. Feng, “Bounded generalized Gaussian mixture model for image denoising,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 23, no. 9, pp. 3880–3892, Sep. 2014.

代码实现参考了以下链接：

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50022-bggmm-based-image-denoising