基于MATLAB图像去噪处理
利用Matlab进行图像去噪和图像增强
利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。
1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。
在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。
最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。
这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。
2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。
在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。
Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。
在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。
该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。
2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。
在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。
基于matlab毕业设计题目
基于Matlab的毕业设计题目：基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用，Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理与识别变得更加容易。
本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别，实现对图像的自动识别。
二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。
2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理等。
3. 实现基于分类器的图像识别系统，能够根据特征分类并识别出不同的图像。
4. 评估系统性能，通过对比实验和分析，验证系统的准确性和稳定性。
三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
2. 对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提取出有用的特征。
3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等，提取出关键特征。
4. 根据提取的特征，设计分类器，实现图像的自动识别。
5. 对系统性能进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标。
四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强等操作。
2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测，如Sobel滤波器、Canny滤波器等。
3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵等方法。
4. 根据提取的特征，设计分类器，如支持向量机（SVM）、神经网络等。
5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化，提高分类器的准确率和稳定性。
五、实验结果与分析1. 实验数据集：采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
实验数据集需要涵盖多种场景和类别，如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。
2. 实验结果：对不同类型和背景的图像进行测试，验证系统的准确性和稳定性。
matlab 软阈值滤波
matlab 软阈值滤波Matlab软阈值滤波是一种常用的图像处理方法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像质量。
本文将详细介绍Matlab软阈值滤波的原理和应用，以及如何在Matlab中实现软阈值滤波。
我们来简单了解一下什么是软阈值滤波。
软阈值滤波是一种基于阈值的滤波方法，它通过将图像中像素值低于某个阈值的部分置为0，将像素值高于阈值的部分保留下来，并进行适当的调整，从而实现图像去噪的效果。
与硬阈值滤波相比，软阈值滤波更加灵活，可以更好地保留图像的细节信息。
在Matlab中，可以使用imsoftthresh函数来实现软阈值滤波。
该函数的语法格式如下：imsoftthresh(I, T, mode)其中，I是待处理的图像，T是软阈值的大小，mode是软阈值的模式。
软阈值的模式有两种选择：'greater'表示大于阈值的像素值置为0，'less'表示小于阈值的像素值置为0。
下面我们通过一个简单的例子来演示如何在Matlab中使用软阈值滤波。
假设我们有一张带有椒盐噪声的图像，我们想要去除这些噪声。
首先，我们读入图像并显示：```matlabI = imread('lena.png');imshow(I);title('原始图像');```接下来，我们使用imnoise函数向图像中添加椒盐噪声：```matlabJ = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02);imshow(J);title('添加椒盐噪声后的图像');```然后，我们使用imsoftthresh函数对图像进行软阈值滤波：```matlabK = imsoftthresh(J, 50, 'greater');imshow(K);title('软阈值滤波后的图像');```我们将原始图像、添加噪声后的图像以及经过软阈值滤波后的图像进行对比显示：```matlabfigure;subplot(1,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(1,3,2);imshow(J);title('添加椒盐噪声后的图像');subplot(1,3,3);imshow(K);title('软阈值滤波后的图像');```通过以上代码，我们可以看到软阈值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声，恢复出清晰的图像。
完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现
完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现本论文旨在研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
数字图像处理(Digital Image Processing。
DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
DIP技术在医疗、艺术、军事、航天等图像处理领域都有着十分广泛的应用。
然而，图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。
如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。
因此，通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数Ψ(x)来构造，Ψ(x)称为母小波，或者叫做基本小波。
一组小波基函数，{Ψa,b(x)}，可以通过缩放和平移基本小波来生成。
当a=2j和b=ia的情况下，一维小波基函数序列定义为Ψi,j(x)=2-j2Ψ2-jx-1.函数f(x)以小波Ψ(x)为基的连续小波变换定义为函数f(x)和Ψa,b(x)的内积。
在频域上有Ψa,b(x)=ae-jωΨ(aω)。
因此，本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
当绝对值|a|减小时，小波函数在时域的宽度会减小，但在频域的宽度会增大，同时窗口中心会向|ω|增大的方向移动。
这说明连续小波的局部变化是不同的，高频时分辨率高，低频时分辨率低，这是小波变换相对于___变换的优势之一。
总的来说，小波变换具有更好的时频窗口特性。
噪声是指妨碍人或相关传感器理解或分析图像信息的各种因素。
噪声通常是不可预测的随机信号。
由于噪声在图像输入、采集、处理和输出的各个环节中都会影响，特别是在输入和采集中，噪声会影响整个图像处理过程，因此抑制噪声已成为图像处理中非常重要的一步。
matlab中的去噪函数
matlab中的去噪函数
MATLAB中有多种用于去噪的函数和工具，其中一些常用的包括：
1. `medfilt1`，这个函数用于对一维信号进行中值滤波，可以
有效地去除椒盐噪声和其他类型的噪声。
2. `medfilt2`，类似于`medfilt1`，这个函数用于对二维图像
进行中值滤波，对于去除图像中的斑点噪声和其他类型的噪声效果
很好。
3. `wiener2`，这个函数实现了维纳滤波器，可以用于图像的
去噪。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的局部特性
进行滤波，适用于各种类型的噪声。
4. `imfilter`，这个函数可以实现各种类型的滤波操作，包括
高斯滤波、均值滤波等，可以根据具体的需求选择合适的滤波器进
行去噪处理。
5. `denoiseWavelet`，MATLAB中还提供了基于小波变换的去
噪函数，可以通过小波阈值处理来去除信号中的噪声成分。
除了以上提到的函数，MATLAB还提供了一些图像处理工具箱，
其中包含了更多高级的去噪算法和工具，比如基于深度学习的去噪
方法、非局部均值去噪（NL-means denoising）等。
这些工具可以
根据具体的应用场景和需求选择合适的去噪方法进行处理。
总的来说，MATLAB提供了丰富的去噪函数和工具，可以根据具
体的信号或图像特性选择合适的方法进行去噪处理。
在实际应用中，需要根据噪声类型、信噪比以及对信号质量的要求来选择合适的去
噪方法。
matlab去噪声方法
matlab去噪声方法MATLAB中去噪声的方法有很多，以下列举了一些常用的方法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且有效的去噪声方法，它通过计算邻域内像素的平均值来减小噪声。
具体操作是创建一个与输入图像大小相同的零矩阵，然后遍历图像的每个像素，将邻域内的像素值求和，最后除以邻域内像素的数量，得到滤波后的像素值。
2. 中值滤波：中值滤波主要用于去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。
该方法的核心思想是将图像中相邻像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为滤波后的像素值。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种广泛应用于图像去噪的方法，它通过在图像上滑动一个高斯核函数来降低噪声。
高斯核函数的宽度决定了滤波的效果，宽度越大，去噪效果越明显，但同时也会导致图像变得模糊。
4. 双边滤波：双边滤波是一种基于邻域的滤波方法，它同时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
通过在图像上滑动一个双边核函数，可以有效地去除噪声并保留图像的细节。
5. 基于小波变换的方法：小波变换可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带，通过对子带的处理，可以有效地去除图像中的噪声。
常用的有小波分解、小波合成和小波去噪等方法。
6. 基于深度学习的方法：深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像去噪领域也取得了很好的效果。
通过训练神经网络，可以学习到图像的复杂特征，从而在去噪的同时保留图像的细节。
在MATLAB中实现这些方法，可以利用内置的图像处理函数或自行编写代码。
例如，使用imfilter函数实现均值滤波，使用im2double函数将图像转换为双精度值等。
同时，可以借助图像处理工具箱中的各种滤波器和图像读取、显示函数，如sobel、roberts、prewitt算子等，来实现特定的去噪效果。
基于MATLAB环境下的小波图像去噪
ＺＨＡＮＧ ｎ ｕ ｎ， ＡＮＧ ｎ － ｕ Ｌｔ ａ ＸＩ Ｆｅ ｇ ｈ ａ
【 ｂｔ ｃ】 Ｉ ｇ ｅｎｉｎ ａｓ ｒｂ ｎｉ ａ ｐｏｅｓ ｇＴ ｅｔ ｄｔ ｎ ｅｏ ｉｇｕｅ ｈ ｖｒｇ ｒｉｅｒ Ａ ｓ ａｔ ｍａｅ －ｏ ｉｇｉ ａ ｌ ｉｐｏｌ ｍｉｓ ｎ ｒｃｓｉ ． ｈ ａ ｉｏａ ｄｎ ｉｎ ｓｄｔｅａｅａｅ ｎａ ｒ ｄ ｓ ｓ ｃ ｓｃ ｅ ｇｌ ｎ ｒ ｉｌ ｓ ｏｌ
（ ）Ｘｘ３ ｆ） （ （ｄ ）
’
１ 小波变换
１ １ 基本 原理 ．
与 时域 函数 对应 ， 在频 域上则 有 ：
（ ）＝√ａ 一 （Ｚ ） ｅ Ｏ Ｏ （） ４
在数学上 ， 小波定义卫 队给定函数局部化的新 领域 ， 波可 由一个 定义 在 有 限 区域 的 函数 （ 小 ） 来构造 ， （ 称为母小波（ ｏ ｅ ｗ ｖｌ ） ） ｍ ｔ ｒ ａｅ ｔ 或者叫 ｈ ｅ 做基本 小波。 一组小波基 函数 ， ｛ （ ｝ 可以通 ） ， 过缩 放 和平移基 本小 波 （ 来 生成 ： ）
，
Ｊ
（ ）＝ ２ （ 一 — ２ ）
（） ２
其 中， 为平移参数 ， ｉ 为缩放 因子， 函数 厂 （ ） 以小 波 （ ）为 基 的 连 续 小 波 变 换 定 义 为 函 数 厂 ） （ 和 （ ）的内积 ：
数字图像去噪典型算法及matlab实现
图像去噪是数字图像处理中的重要环节与步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线与尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波：使原始图像与其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
bm3d matlab代码
bm3d matlab代码BM3D是一种基于图像处理的算法，它能够有效地去除图像中的噪声，并提取出清晰而细节丰富的图像。
本文将详细介绍BM3D算法的原理、流程和实现过程，并通过实例演示其在图像去噪中的应用。
一、BM3D算法原理BM3D算法的全称是Block Matching 3D，它利用图像中的块匹配和三维变换来消除噪声。
其原理可以分为以下几个步骤：1. 分块：将待处理的图像分成多个块状区域，每个区域包含一定数量的像素点。
2. 相似性匹配：对每个块状区域进行相似性匹配，即在图像的整个区域中寻找与当前块状区域相似的块。
这一步骤的目的是找到与当前块状区域具有相近特征的块，以便于后续的噪声估计和去噪处理。
3. 三维变换：对匹配到的相似块进行三维变换，将其转换为一个三维频域表示。
这个变换过程可以提取出块状区域中的结构信息，并将其划分为平坦信号和纹理信号。
4. 噪声估计：通过计算平坦信号的方差来估计块状区域中的噪声水平。
这一步骤的目的是准确估计出噪声的分布，并作为后续去噪处理的依据。
5. 非线性滤波：对纹理信号进行非线性滤波处理，以降低噪声的影响。
BM3D算法通过分阶段的修复方法来提高图像的质量，其中包括去除噪声和恢复细节。
二、BM3D算法流程BM3D算法的流程可以总结为以下几个步骤：1. 图像预处理：对待处理图像进行预处理，例如灰度化处理和归一化处理，以便于后续操作的进行。
2. 分块和相似性匹配：将预处理后的图像分成多个块状区域，并对每个区域进行相似性匹配，以找到与之相似的块。
3. 三维变换：对匹配到的相似块进行三维变换，将其转换为频域表示，并提取出频谱信息。
4. 噪声估计：通过计算平坦信号的方差来估计每个块状区域中的噪声水平。
5. 非线性滤波：对纹理信号进行非线性滤波处理，以降低噪声的影响，并恢复图像的细节。
6. 后处理：对滤波后的图像进行后处理操作，例如反变换、色彩空间转换等，以得到最终的去噪图像。
基于Matlab的小波分解、去噪与重构
《现代信号处理》大作业基于Matlab的小波分解、去噪与重构目录一作业内容及要求 (3)1.1 作业内容 (3)1.2 作业要求 (3)二系统原理 (3)2.1 小波变换原理 (3)2.2 阈值去噪原理 (3)三系统分析及设计 (5)3.1 图像分解 (5)3.2 高频去噪 (5)3.3 图像重构 (6)四程序编写 (7)4.1 main函数 (7)4.2 分解函数 (9)4.2.1 二维分解函数 (9)4.2.2 一维分解函数 (10)4.3 卷积函数 (10)4.4 采样函数 (11)4.4.1 下采样函数 (11)4.4.2 上采样函数 (11)4.5 重构函数 (12)4.5.1 二维重构函数 (12)4.5.2 一维重构函数 (13)五结果分析及检验 (14)5.1 结果分析 (14)5.2 结果检验 (16)六心得体会 (18)参考文献 (19)一作业内容及要求1.1 作业内容用小波对图像进行滤波分解、去噪，然后重构。
1.2 作业要求用小波对图像进行滤波分解、去噪，然后重构。
具体要求：(1) 被处理图像可选择：woman, wbarb, wgatlin, detfingr, tire.；(2) 可以选择db等正交小波、或双正交小波（或用几种小波）；(3) 用选用小波的分解滤波器通过定义的卷积函数conv_my( )对图像二维数组进行小波分解，并进行下采样，获取CA、CV、CD、CH等分解子图；(4) 对高频信号子图进行去噪处理，可以采用软阈值、硬阈值等方法；(5) 用选用小波的综合滤波器对去噪的子图进行图像重构。
二系统原理2.1 小波变换原理小波变换的一级分解过程是，先将信号与低通滤波器卷积再下采样可以得到低频部分的小波分解系数再将信号与高通滤波器卷积后下采样得到高频部分的小波分解系数；而多级分解则是对上一级分解得到的低频系数再进行小波分解，是一个递归过程。
二维小波分解重构可以用一系列的一维小波分解重构来实现。
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理图像去噪处理是数字图像处理的一个重要领域，它的目标是从图像中去除噪声，提高图像的质量和清晰度。
在实际应用中，图像往往会受到各种因素的影响而产生噪声，如传感器噪声、信号传输中的干扰等。
为了准确地还原图像的细节和信息，我们需要使用一些图像处理算法，而MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们实现图像去噪处理。
在使用MATLAB进行图像去噪处理之前，首先需要了解一些基本的原理和概念。
图像噪声可以分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是指噪声与原始图像的像素值相加，而乘性噪声是指噪声与原始图像的像素值相乘。
常见的加性噪声有高斯噪声、盐噪声和椒盐噪声，而乘性噪声则包括了泊松噪声等。
对于加性噪声的去噪处理，最常用的方法是使用滤波器。
滤波器可以通过对图像进行空间域或频域的操作，抑制噪声的同时保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用各种滤波器函数，如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
这些滤波器可以通过对图像的像素进行加权平均、中值选取或高斯加权等方式，来实现对噪声的抑制。
而对于乘性噪声的去噪处理，一种常用的方法是使用非线性滤波器。
非线性滤波器可以通过对图像的像素进行非线性变换，来抑制噪声并保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用一些非线性滤波器函数，如中值滤波器、双边滤波器等。
这些滤波器通过对图像的像素进行排序、加权平均等方式，来实现对噪声的抑制。
除了滤波器方法，MATLAB还提供了其他一些图像去噪处理的算法。
例如，基于小波变换的去噪方法可以通过对图像的小波系数进行阈值处理，来实现对噪声的抑制。
MATLAB中的小波变换函数可以将图像分解为不同尺度的频带，然后通过对各个频带的小波系数进行阈值处理，来实现去噪处理。
此外，MATLAB还提供了一些基于统计学原理的去噪方法。
例如，基于最小均方误差的去噪方法可以通过对图像的像素进行统计分析，来估计噪声的概率分布，并通过最小化均方误差的方式，来实现对噪声的抑制。
基于Matlab的数字图像典型去噪算法
丁永 胜 ，等 ：基 于 Ｍａ ａ ｔ ｂ的数字图像典型去噪算法 ｌ
１
×
善 — ． 善，ｆ） ｑ） ，
根据以上所述 ，在 Ｍａａ 仿真过程 中，可以利用 Ｓ Ｒ 函数得到各去噪方法作用过 的图像的信噪比， ｌ ｆｂ Ｎ 程序如下 ：
［ ］ｓ ｅＩ） ｍｎ＝ ｉ （ ； ｚ １
频率域去噪方法是对图像进行某种变换 ， 将图像从空间域转换到频率域 ， 对频率域中的变换系数进行处理 ， 再进行反变换将 图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的 目的．将图像从空间转换到变换域的变 换方法很多 ，常用的有傅立叶变换 、小波变换等． 在 Ｍ ｔｂ中常用 的去噪函数有 ｆ ｅ ｆ ， ｉ ｅ （ ， ｅｆ ２ ） ｏ ｆ ２ ） ａａ ｌ ｉ ｒ ） ｗｅ ｒ ） ｍ ｄ ｌ（ ， ｒ ｉ （ 以及小波分析工具箱提供的 ｈ２ ｎ２ ｉ ｔ ｄｌ ｔ
下：
Ｉｉ ｅｄ‘ ｈｕｂ ｐ） ＝ｍｒａ （ ｑ ｒ．ｍ ’ ｑ ；
Ｉ＝ｍｎｉ （’ ｕ ｓ ｎ，，． ５； ２ ｉ ｏ ｅＩｇ ｓｉ ’ ０ｏ ） ｓ ，ａ ａ ０ ｏ
Ｋｌ ｌ ｒ（ｐｃａ ’ ｅａｅ３，２／５； ￣ ｅ ｓ － ｔ ２ｆ ｅｉ（ｖｒｇ’）１） ５ ｌａ ， ２ Ｋ ＝ ｌ ｒ（ｐｃａ’ ｅａｅ５，２／５； ２ｆｔ ２ｆ ｅｉ（ｖｒｇ’）Ｉ） ５ ｉｅ ｓ ｌａ ， ２
中 图分 类号 ：Ｔ ３ １ ２ Ｐ９． ７ 文献标识 码 ：Ａ ｄ ｉ ０ ９９ ．ｓ．０７ ９３ ． １．６ ０ ｏ：１． ６／ｉ ｎ１０ － ８ １ ０００ ． ４ ３ ｊｓ ２ ０
１ 图像 中的噪声与图像去噪
噪声可以理解为妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素．例如 ：一幅黑白图片 ， 其平面亮
如何在Matlab中进行图像去除与补全
如何在Matlab中进行图像去除与补全一、引言图像是由无数个像素点组成的，每个像素点的颜色值代表了图像的一部分信息。
然而，在现实生活中，图像往往会受到各种噪声的干扰，导致图像质量降低。
为了提高图像的质量，我们需要对图像进行去除与补全。
在本篇文章中，将介绍如何使用Matlab进行图像的去除与补全操作。
二、图像去除图像去除是指通过一定的方法去除图像中的噪声，使图像恢复到原始的清晰状态。
在Matlab中，可以使用各种滤波器进行图像去除操作。
1. 中值滤波器中值滤波器是一种常用的图像去噪方法。
它的原理是将每个像素点的颜色值替换为该像素点周围邻域内颜色值的中值。
通过计算邻域内颜色值的中值，并将该中值作为该像素点的颜色值，可以有效地去除图像中的噪声。
在Matlab中，可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。
例如，要对一幅图像img进行中值滤波，可以使用以下代码：filtered_img = medfilt2(img);2. 均值滤波器均值滤波器是另一种常用的图像去噪方法。
它的原理是将每个像素点的颜色值替换为该像素点周围邻域内颜色值的平均值。
通过计算邻域内颜色值的平均值，并将该平均值作为该像素点的颜色值，也可以有效地去除图像中的噪声。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现均值滤波。
例如，要对一幅图像img进行均值滤波，可以使用以下代码：filtered_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));三、图像补全图像补全是指通过一定的方法填补图像中的缺失部分，使图像完整。
在Matlab 中，可以使用插值方法进行图像的补全操作。
1. 最近邻插值最近邻插值是一种简单的插值方法，它的原理是将缺失部分的像素点的颜色值替换为与其最近邻的像素点颜色值相同。
这种方法适用于图像中没有连续变化的情况。
在Matlab中，可以使用imresize函数来进行最近邻插值。
matlab小波去噪函数
matlab小波去噪函数小波去噪是一种通过使用小波变换来减少图像或信号中噪声的技术。
在处理信号时，小波变换可以将信号分解成多个频带。
这些频带可以在不同尺度上进行分析，并且可以通过移除某些频带来提高信号的清晰度。
Matlab是一种流行的用于数学计算和数据可视化的软件。
Matlab 中有很多小波去噪函数，可以用于处理不同类型的信号和图像。
这些函数可以帮助用户快速准确地完成小波去噪的任务。
在Matlab中，最常用的小波去噪函数是wdenoise和wden。
这些函数都可以用于去除信号或图像中的噪声，并且可以通过设置参数来调整去噪的效果。
wdenoise函数可以对一维和二维信号进行去噪。
该函数使用离散小波变换来分解信号，并使用软阈值技术来减少噪声。
软阈值技术可以通过将小于某个阈值的系数设置为零来减少噪声。
这可以帮助保留信号中的重要信息，并去除噪声。
wden函数可以对一维信号进行去噪。
该函数使用小波变换和硬阈值技术来减少噪声。
硬阈值技术将小于某个阈值的系数设置为零，从而减少噪声。
与软阈值技术不同的是，硬阈值技术可能会导致信号中出现一些不连续的点。
因此，该技术更适用于信号中的高频噪声。
除了上述函数之外，Matlab中还有许多其他小波去噪函数，例如wpdencmp和modwpt。
这些函数可以帮助用户根据不同的需求进行去噪，并且可以通过设置参数来调整去噪的效果。
在使用小波去噪函数进行处理之前，用户需要了解信号或图像的特征，例如信号的频率和振幅，以及图像的亮度和对比度。
这可以帮助用户选择合适的小波去噪函数，并设置合适的参数来最大程度地减少噪声，同时保留信号或图像中的重要信息。
Matlab提供了许多小波去噪函数，可以帮助用户快速准确地处理信号和图像中的噪声。
在使用这些函数进行处理之前，用户需要了解信号或图像的特征，并选择合适的函数和参数来实现最佳的去噪效果。
去除高斯噪声的matlab代码
去除高斯噪声的matlab代码高斯噪声是一种常见的图像噪声，它会导致图像变得模糊和不清晰。
在数字图像处理中，我们经常需要去除这种噪声，以提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍如何使用MATLAB编写代码来去除高斯噪声。
首先，我们需要导入图像并显示它。
假设我们的图像文件名为"image.jpg"，我们可以使用以下代码来导入和显示图像：```matlabimage = imread('image.jpg');imshow(image);```接下来，我们需要将图像转换为灰度图像。
这是因为高斯噪声通常会影响图像的亮度，而不是颜色。
我们可以使用以下代码将图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```然后，我们可以使用MATLAB的内置函数"imnoise"来添加高斯噪声到图像中。
该函数需要指定噪声类型和噪声强度。
对于高斯噪声，我们可以使用"gaussian"作为噪声类型，并指定噪声强度为0.02。
以下是添加高斯噪声的代码：```matlabnoisy_image = imnoise(gray_image, 'gaussian', 0, 0.02);imshow(noisy_image);```现在，我们可以使用MATLAB的内置函数"wiener2"来去除高斯噪声。
该函数使用维纳滤波器来恢复图像的清晰度。
以下是去除高斯噪声的代码：```matlabdenoised_image = wiener2(noisy_image);imshow(denoised_image);```最后，我们可以将去噪后的图像保存到新的文件中。
假设我们要保存的文件名为"denoised_image.jpg"，我们可以使用以下代码来保存图像：```matlabimwrite(denoised_image, 'denoised_image.jpg');```至此，我们已经完成了去除高斯噪声的MATLAB代码。
基于Matlab的数字图像处理降噪方法
subplot(2,3,5);imshow(Y);
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用到的相关函数
小波分解：sym4()函数；wavedec2()函数 小波重构:提取细节wrcoef2()函数。
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I = rgb2gray(I);subplot(2,3,1); imshow(I); title('原始图像'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2);%加入椒盐噪声，密度为0.2
subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9
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实验结果
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基于离散余弦变换的图像去燥
我们一般认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处 在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一 性质，就可以实现去噪。变换—去除高频噪声—反变换。 然而，这样同时会失去图像的部分细节。只能对图像进 行“粗糙”去噪,保留图像平滑部分与主要信息，对于 细节要求高的不适用。我们来看一下实验结果
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实验结果
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基于小波变换的图像去噪
本次实验使用Matlab提供的用于图像去噪函数：wrcoef2 其语法格式为： X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)。其中， X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)返回基于小波分解结构 ［Ｃ，Ｓ］的小波重构图像Ｘ。参数“type”等于a表示重构 近似系数；等于h表示重构水平细节系数；等于v表示重构垂 直细节系数，等于d表示重构对角细节系数。
基于 Matlab 实现小波阈值去噪的图像处理方法
基于 Matlab 实现小波阈值去噪的图像处理方法张天祥;黄小欣【摘要】概述了小波阈值去噪的基本原理，对基于 Matlab 的小波去噪函数进行了简介，并就其中的主要工作进行了详细阐述。
此外结合理论分析，进行了基于Matlab 的小波阈值去噪处理仿真实验。
为实际的图像处理过程中，小波阈值去噪方法的选择和改进提供了数据参考和依据。
%This paper summarizes the basic principles of the wavelet threshold denoising,introduces Matlab⁃based wavelet denoising function,and elaborates main tasks of wavelet threshold denoising. In addition,combined with theoretical analysis, Matlab⁃based wavelet threshold denoising processing is simulated. The paper serves as a data reference and basis for the selec⁃tion and improvement of wavelet threshold denoising method in actual image processing.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】3页(P103-105)【关键词】小波变换;图像去噪;阈值;Matlab【作者】张天祥;黄小欣【作者单位】河南省民政学校，河南郑州 450002;河南省民政学校，河南郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34在产生和传输过程中数字图像会被各种噪声干扰和影响，如电子器件干扰、传感器振荡、高磁场干扰等，导致数字图像在经转换后质量有所下降，对图像的后续处理，如分割、压缩和图像理解等将造成不利的影响[1]。
Matlab在图像去噪与去模糊中的应用技巧
Matlab在图像去噪与去模糊中的应用技巧引言：随着数码相机的普及与发展，人们越来越容易获取高质量的图像。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到图像噪声和模糊的问题。
这些问题严重影响了图像的质量和可用性，因此，图像的去噪与去模糊成为了研究与应用中的重要内容。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，为我们提供了解决这些问题的便利。
一、图像去噪技术1.1 经典去噪算法图像去噪是指通过一系列的算法和处理方法，从受到噪声干扰的图像中恢复出原始图像的过程。
经典的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法基于不同的原理，可以根据具体的需求选择合适的算法。
均值滤波是一种最简单的去噪算法，它将图像中每个像素的灰度值替换为该像素周围邻域的平均灰度值。
在Matlab中，我们可以使用函数`imfilter`来实现均值滤波。
中值滤波是基于排序的一种去噪算法，它将图像中每个像素的灰度值替换为该像素周围邻域的中值。
相比于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用函数`medfilt2`来实现中值滤波。
高斯滤波是一种基于加权平均的去噪算法，它将图像中每个像素的灰度值替换为该像素周围邻域的加权平均灰度值，其中权值是一个符合高斯分布的函数。
在Matlab中，我们可以使用函数`imgaussfilt`来实现高斯滤波。
1.2 基于分析方法的去噪算法除了经典的去噪算法之外，还有一些基于分析方法的算法被广泛应用于图像去噪中。
这些算法常常利用图像的统计特性进行分析，并采取相应的数学模型和算法进行处理。
小波去噪是一种基于小波变换的去噪算法，它利用小波基函数进行频域变换，并通过选择适当的阈值对小波系数进行处理。
在Matlab中，我们可以使用函数`wdenoise`来实现小波去噪。
偏微分方程去噪算法是一种基于偏微分方程的图像去噪方法，它将图像看作是一个动态系统，并通过迭代求解偏微分方程来恢复图像的原始信息。
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结引言图像的噪声和模糊经常会影响到图像的质量和可用性。
在现实生活中，由于环境的不可控因素或图像传感器本身的限制，我们常常会面对图像存在噪声和模糊的情况。
因此，如何有效地去除图像中的噪声和模糊成为了图像处理中的重要问题。
本文将总结Matlab技术中常用的图像去噪和去模糊方法，并介绍它们的原理和应用场景。
一、图像去噪方法1. 均值滤波均值滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素局部平均值来代替原始像素的值。
均值滤波器将一个像素的值设置为相邻像素的平均值，从而实现去除图像中的噪声。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波器，它在处理噪声图像时非常有效。
该方法通过使用像素值的中值来替换像素值，从而去除图像中的噪声。
中值滤波器对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去除效果。
3. 小波去噪法小波去噪法是一种基于小波变换的图像处理方法。
它将图像分解为不同尺度的子图像，并通过阈值处理去除子图像中的噪声。
小波去噪法可以有效地保留图像细节，并在去除噪声的同时保持图像的清晰度。
二、图像去模糊方法1. 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊方法，它通过最小化图像的噪声和失真之间的均方误差来恢复原始图像。
维纳滤波器在频域或空域中操作，可以根据图像的特点选择最适合的滤波器。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种将图像的像素强度值映射到特定范围的方法。
在去模糊处理中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，减少图像的模糊程度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法。
在图像去模糊中，可以使用傅里叶变换来将图像转换到频域，然后应用滤波器来去除模糊。
三、图像去噪和去模糊方法的应用场景1. 医学影像医学影像中的噪声和模糊会影响到医生对病情的判断。
因此，图像去噪和去模糊在医学影像中具有重要意义。
例如，在CT扫描中，可以使用均值滤波和小波去噪法来去除图像中的噪声；而在MRI影像中，可以使用维纳滤波和傅里叶变换来恢复图像的清晰度和细节。
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%sobel%边缘检测 I=uint8(y)%imread('NGIRL001.BMP'); %读灰度图均值滤波处理后的图像 %sobel edge detector E=edge(I,'sobel',0.08); E=uint8(255*(1-double(E))); figure('name','均值滤波后sobel检测'),imshow(uint8(E),'truesize');
能自行设置输出文件名，将输出图片能保存起来。 （4）分别用主客观指标对处理效果进行评价。
处理程序及截图
第一幅
%线性变换进行图像增强%
A=imread('SGIRL002.BMP'); %读入图像
subplot(2,2,1);imshow(A);title('原始图像')
%imshow(A);
%显示图像
end end subplot(2,2,3); imshow(uint8(y))
title('均值滤波后的图像'); x=f; for i=1:h-n+1
for j=1:w-n+1 c=f(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); e=c(1,:); for u=2:n e=[e,c(u,:)]; end mm=median(e); x (i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm;
%figure,
subplot(2,2,4);imhist(J1);title('处理后图像的直方图'); %输read('NGIRL001.BMP'); %读入图像的具体位置， v=imnoise(g,'salt & pepper',0.1); subplot(2,2,1); imshow(g) title('原始图像');
图像的去噪处理
电信1103班 周传磊 顾林熙 高亚斌 张建平 郑超峰
分工： 周传磊 郑超峰 调试程序 高亚斌 张建平 顾林熙 查找资料 PPT
实验要求
（1）对指定含噪图片NGIRL001，SGIRL002， SPGIRL~1分别进行去噪处理。方法不限于课本所 讲方法。
（2）找出适合各类含噪声图片处理的方法。 （3）可以设计界面，能灵活选择输入图像的文件名，
第三幅
figure%线性变换进行图像增强%
A=imread('SPGIRL~1.BMP'); %读入图像
subplot(2,2,1);imshow(A);title('原始图像')
%imshow(A);
%显示图像
%figure,
subplot(2,2,3);imhist(A);title('原始图像的直方图');
%figure,
subplot(2,2,3);imhist(A);title('原始图像的直方图');
%imhist(A);
%显示图像的直方图
J1=imadjust(A,[0.2 , 0.8],[]);
%函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的值通过线性变换映射0~255 之间
%figure,
end end subplot(2,2,4); imshow(uint8(x)) title('中值滤波后的图像');
%canny%边缘检测
I=uint8(x)%imread('NGIRL001.BMP'); 中值滤波处理后图像
%读灰度图
%Canny edge detector
th=[0.05 0.2];
subplot(2,2,1);imshow(A);title('原始图像')
%imshow(A);
%显示图像
%figure,
subplot(2,2,3);imhist(A);title('原始图像的直方图');
%imhist(A);
%显示图像的直方图
J1=imadjust(A,[0.2 , 0.8],[]);
subplot(2,2,2); imshow(v) title('噪声图像'); [h,w]=size(v); n=9; f=double(v); a=ones(n,n); y=f; for i=1:h-n+1
for j=1:w-n+1 a=f(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); s=sum(sum(a)); y(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n);
subplot(2,2,2);imshow(J1);title('处理后图像'); %输出图像效果图
%figure,
subplot(2,2,4);imhist(J1);title('处理后图像的直方图')%输出图像的直方图
第二幅
figure%线性变换进行图像增强%
A=imread('NGIRL001.BMP'); %读入图像
%函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的值通过线性变换映射到 0~255之间
%figure,
subplot(2,2,2);imshow(J1);title('处理后图像'); %输出图像效果图
%figure,
subplot(2,2,4);imhist(J1);title('处理后图像的直方图');%输出图像的直方图
实验分工： 组长：周传磊 分析讨论：全组人员 编写程序：周传磊 资料收集：张建平 顾林熙 高亚斌 PPT制作：郑超峰
E=edge(I,'canny',th);
E=uint8(255*(1-double(E)));
figure('name','中值滤波后canny检测'),imshow(uint8(E),'truesize')
%canny%边缘检测 I=uint8(y)%imread('NGIRL001.BMP'); %读灰度图均值滤波处理后图像 %Canny edge detector th=[0.05 0.2]; E=edge(I,'canny',th); E=uint8(255*(1-double(E))); figure('name','均值滤波后canny检测'),imshow(uint8(E),'truesize');
%sobel%边缘检测 I=uint8(y)%imread('NGIRL001.BMP'); %读灰度图均值滤波处理后的图像 %sobel edge detector E=edge(I,'sobel',0.08); E=uint8(255*(1-double(E))); figure('name','均值滤波后sobel检测'),imshow(uint8(E),'truesize');
%imhist(A);
%显示图像的直方图
J1=imadjust(A,[0.2 , 0.8],[]);
%函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255 之间
%figure,
subplot(2,2,2);imshow(J1);title('处理后图像'); %输出图像效果图