边界保持类平滑滤波器matlab图像去噪

边界保持类平滑滤波器是一种能够在去除图像噪声的同时保持图像边界信息的滤波器。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波器，该函数可以保持图像边界信息。下面是一个使用medfilt2函数进行图像去噪的示例：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0.02);

% 使用中值滤波器进行去噪
K = medfilt2(J);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(J); title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(K); title('使用中值滤波器去噪后的图像');

上述代码中，首先使用imread函数读取图像，然后使用imnoise函数添加高斯噪声。接着，使用medfilt2函数进行中值滤波器处理，最后使用subplot函数将原始图像、添加噪声后的图像以及使用中值滤波器去噪后的图像显示在同一窗口内。

相关问题

运用自己编写的边界保持类平滑滤波器程序对含高斯噪声的图像进行去噪使用matlab

以下是一个简单的Matlab程序，使用自编写的边界保持类平滑滤波器对含有高斯噪声的图像进行去噪。该程序包括以下步骤：

1. 加载图像并添加高斯噪声；
2. 定义边界保持类平滑滤波器的参数；
3. 对图像进行滤波；
4. 显示原始图像和去噪后的图像。

% 加载图像并添加高斯噪声
img = imread('lena.png');
img_noise = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 定义边界保持类平滑滤波器的参数
lambda = 1;
alpha = 0.5;
rho = 1;
delta_t = 0.1;
num_iter = 100;

% 对图像进行滤波
img_denoise = bfilter_anisotropic(img_noise, lambda, alpha, rho, delta_t, num_iter);

% 显示原始图像和去噪后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_denoise);
title('Denoised Image');

其中，`bfilter_anisotropic` 函数是自己编写的边界保持类平滑滤波器，具体实现可以参考以下代码：

function img_filtered = bfilter_anisotropic(img, lambda, alpha, rho, delta_t, num_iter)
% 边界保持类平滑滤波器

% 将图像转换为双精度类型
img = im2double(img);

% 初始化滤波结果
img_filtered = img;

% 迭代滤波
for iter = 1:num_iter
    % 计算梯度幅值和方向
    [gx, gy] = gradient(img_filtered);
    grad_mag = sqrt(gx.^2 + gy.^2);
    grad_dir = atan2(gy, gx);
    
    % 计算边界保持权重
    w = exp(-(grad_mag./rho).^2);
    
    % 计算梯度方向的平均值
    grad_dir_avg = mean_angle(grad_dir, w);
    
    % 计算扩散系数
    c = exp(-(grad_dir - grad_dir_avg).^2./(2*alpha^2));
    
    % 计算拉普拉斯算子
    laplacian = del2(img_filtered);
    
    % 计算滤波结果
    img_filtered = img_filtered + lambda./(1+delta_t*c).*w.*laplacian;
end

end

function avg_angle = mean_angle(angle, weight)
% 计算加权平均角度

% 将角度转换为复数
z = weight.*exp(1i*angle);

% 计算平均角度
avg_z = mean(z(:));
avg_angle = angle(avg_z);

end

该程序中的参数可以根据实际应用进行调整。例如，`lambda` 控制平滑程度，`alpha` 控制梯度方向的平均值的影响范围，`rho` 控制边界保持权重的衰减速率，`delta_t` 控制时间步长。可以通过调整这些参数来获得更好的去噪效果。

使用边界保持类平滑滤波器，编写matlab程序，对含噪声（高斯噪声或椒盐噪声）图像进行去噪，并显示去噪前后的图像。

好的，我可以提供一个Matlab的示例程序，使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪。程序中使用的是Matlab自带的图像处理函数。

% 加载图像
img = imread('noisy_image.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

% 添加高斯噪声
mean = 0;
var = 100;
sigma = sqrt(var);
gaussian = sigma * randn(size(img_gray)) + mean;
noisy_image = im2double(img_gray) + gaussian;

% 添加椒盐噪声
salt_pepper_ratio = 0.05;
salt_pepper = rand(size(img_gray));
noisy_image(salt_pepper < salt_pepper_ratio) = 0;
noisy_image(salt_pepper > 1 - salt_pepper_ratio) = 1;

% 定义边界保持类平滑滤波器
d = 10;
sigma_color = 0.025;
sigma_space = 10;
filtered_image = bfilter2(noisy_image, d, [sigma_color, sigma_space]);

% 显示原图、含噪声图像以及去噪后的图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img_gray), title('Original Image');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_image), title('Noisy Image');
subplot(1, 3, 3), imshow(filtered_image), title('Denoised Image');

在程序中，我们先加载了一张图像并添加了高斯噪声和椒盐噪声。然后定义了一个边界保持类平滑滤波器，并使用该滤波器对含噪声的图像进行了去噪。最后，我们显示原图、含噪声图像以及去噪后的图像。

你可以根据自己的需要更改程序中的参数以及图像的读取方式，以适应不同的应用场景。