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基于 MATLAB 的图像去噪算法及实现 近年来,对于数字图像处理领域的研究不断深入,图像去噪也成为了其中一个热门话题。本文将通过介绍高斯、均值、中值和双边滤波四种图像去噪算法的特点以及 MATLAB 中的实现方法,帮助读者更好地了解图像去噪技术。 一、高斯滤波 高斯滤波是常用的线性平滑滤波,它的目标是对图像中的高频信息进行抑制,达到图像平滑的效果。 具体实现过程是将原始图像与一个高斯核卷积,使得图像原本的锐度被模糊化,从而起到了去噪的作用。下面是 MATLAB 中的实现代码: % 高斯滤波函数调用 I = imread('test.jpg'); H = fspecial('gaussian', [3 3], 0.5); %高斯核大小为3*3,标准差为0.5 I_filtered = imfilter(I, H, 'replicate'); % 图像 I 与卷积核 H 进行卷积运算,防止边界溢出二、均值滤波 均值滤波是一种非常基础的线性平滑滤波算法,其核心思想是用周围像素的平均值来代替当前像素的值,从而实现降噪的目的。在 MATLAB 中,实现起来也十分方便: % 均值滤波函数调用 I = imread('test.jpg'); I_filtered = imfilter(I, fspecial('average', [3 3]));可以看出,使用 MATLAB 实现均值滤波并不需要太多代码。 三、中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波方法,与前两种算法不同的是, |
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