一段完整的matlab图像去噪代码

以下是一段完整的Matlab图像去噪代码，使用了小波阈值去噪算法：

% 读入图片
img = imread('example.jpg');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);

% 小波去噪
[wpt, lev] = wpdec2(noisy_img, 2, 'db4');
noisy_cfs = wprcoef2(wpt,lev);
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',noisy_cfs);
denoised_cfs = wthresh(noisy_cfs,'h',thr);
denoised_img = uint8(wprec2(wpt,lev,denoised_cfs));

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);imshow(noisy_img);title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);imshow(denoised_img);title('Denoised Image');

这段代码包含了图像读入、添加高斯噪声、小波去噪以及结果显示等步骤。其中，小波去噪是使用了`wpdec2`函数进行小波分解，然后使用`wprcoef2`函数获取小波系数，再通过`wthrmngr`函数获取阈值，最后使用`wthresh`函数对小波系数进行软阈值处理，得到去噪后的小波系数，最后使用`wprec2`函数进行小波重构，得到去噪后的图像。

相关问题

matlab荧光图像去噪代码

根据引用的论文，有一篇名为"A Poisson-Gaussian Denoising Dataset with Real Fluorescence Microscopy Images"的论文提供了一个包含真实荧光显微镜图像的泊松-高斯去噪数据集。这个数据集可以用于研究和开发MATLAB荧光图像去噪的代码。

另外，根据引用提供的MATLAB代码，可以使用蒙特卡洛算法解决炼油厂选址问题。然而，这段代码与荧光图像去噪无关。

因此，目前我无法直接提供与MATLAB荧光图像去噪相关的代码。但你可以参考引用提到的论文，或者在专门的图像处理论坛或网站上寻找MATLAB荧光图像去噪的代码或算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab泊松过程代码-denoising-fluorescence:CVPR2019：荧光显微镜去噪（FMD）数据集](https://download.csdn.net/download/weixin_38723027/19106121)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用蒙特卡洛算法解算炼油厂的选址MATLAB程序，提供试题照片，以及MATLAB代码](https://download.csdn.net/download/li171049/88270068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

图像去噪MATLAB代码

当然可以！以下是一个简单的图像去噪的MATLAB代码示例，使用了中值滤波器（median filter）：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 添加噪声（例如高斯噪声）
noisy_image = imnoise(image, 'gaussian', 0, 0.01);

% 应用中值滤波器去除噪声
denoised_image = medfilt2(noisy_image, [3, 3]);

% 显示原始图像、带噪声图像和去噪后的图像
subplot(1, 3, 1), imshow(image), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_image), title('带噪声图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(denoised_image), title('去噪后的图像');

请确保将代码中的 `'input_image.jpg'` 替换为你自己的图像文件路径。这段代码首先读取图像，然后向图像添加高斯噪声。接下来，使用 `medfilt2` 函数应用一个 3x3 大小的中值滤波器来去除噪声。最后，使用 `subplot` 和 `imshow` 函数来显示原始图像、带噪声的图像和去噪后的图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。希望对你有所帮助！