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 ]

fft 图像去噪 matlab 代码

当涉及到图像去噪时，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的方法。下面是一个使用MATLAB实现FFT图像去噪的示例代码：

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

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 对灰度图像进行FFT变换
fft_image = fft2(double(gray_image));

% 构建滤波器
filter = zeros(size(fft_image));
filter(1:20, 1:20) = 1; % 设置一个20x20的矩形滤波器

% 对频谱图像进行滤波
filtered_image = fft_image .* filter;

% 对滤波后的频谱进行逆FFT变换
restored_image = ifft2(filtered_image);

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_image), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(abs(restored_image))), title('去噪后的图像');

这段代码首先读取输入图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，对灰度图像进行FFT变换，得到频谱图像。然后，构建一个滤波器，可以根据需要设置不同的滤波器类型和大小。在这个示例中，我们使用一个简单的矩形滤波器。然后，将滤波器应用于频谱图像，得到滤波后的频谱图像。最后，对滤波后的频谱进行逆FFT变换，得到去噪后的图像。最后，通过subplot函数将原始图像和去噪后的图像显示在同一窗口中。