柚子快報(bào)激活碼778899分享：【MATLAB應(yīng)用】去噪算法

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01.引言

圖像的產(chǎn)生是電子和光學(xué)相互作用的結(jié)果，而圖像中的噪聲則是由于成像過程中的顆粒性質(zhì)而客觀存在的。不同類型的噪聲從不同的視角產(chǎn)生，各自具有特點(diǎn)。因此，有效地去除圖像中的噪聲以獲得更高質(zhì)量的圖像具有實(shí)際意義。目前存在多種圖像去噪方法，包括基于空間域、變換域、偏微分方程模型和形態(tài)學(xué)等方法。通常，圖像去噪的一般過程包括以下步驟：

確定噪聲模型：首先根據(jù)實(shí)際圖像的情況，確定噪聲的數(shù)學(xué)模型，這有助于理解和建模噪聲的特性。估計(jì)參數(shù)：估計(jì)噪聲模型中的必要參數(shù)，這些參數(shù)將在后續(xù)步驟中用于選擇合適的去噪方法。選擇去噪方法：根據(jù)噪聲類型選擇適當(dāng)?shù)娜ピ敕椒ā３Ｒ姷姆椒òɑ诳臻g域的方法、基于變換域的方 法、基于偏微分方程模型的方法以及基于形態(tài)學(xué)的方法。衡量評(píng)價(jià)：最后，評(píng)估圖像去噪的效果。這可以通過比較去噪后的圖像與原始圖像之間的差異來實(shí)現(xiàn)。

基于常見的噪聲類型，本章將重點(diǎn)研究基于變換域的小波分析方法進(jìn)行圖像去噪。小波變換具有在時(shí)頻域上提供有效表示的優(yōu)勢(shì)，因此在圖像去噪中得到了廣泛應(yīng)用。通過在小波域?qū)D像進(jìn)行分析和處理，可以更好地保留圖像的結(jié)構(gòu)信息并去除噪聲。

02.模擬噪聲的生成

01.引言

圖像的產(chǎn)生是電子和光學(xué)相互作用的結(jié)果，而圖像中的噪聲則是由于成像過程中的顆粒性質(zhì)而客觀存在的。不同類型的噪聲從不同的視角產(chǎn)生，各自具有特點(diǎn)。因此，有效地去除圖像中的噪聲以獲得更高質(zhì)量的圖像具有實(shí)際意義。目前存在多種圖像去噪方法，包括基于空間域、變換域、偏微分方程模型和形態(tài)學(xué)等方法。通常，圖像去噪的一般過程包括以下步驟：

確定噪聲模型：首先根據(jù)實(shí)際圖像的情況，確定噪聲的數(shù)學(xué)模型，這有助于理解和建模噪聲的特性。

估計(jì)參數(shù)：估計(jì)噪聲模型中的必要參數(shù)，這些參數(shù)將在后續(xù)步驟中用于選擇合適的去噪方法。

選擇去噪方法：根據(jù)噪聲類型選擇適當(dāng)?shù)娜ピ敕椒?。常見的方法包括基于空間域的方法、基于變換域的方 法、基于偏微分方程模型的方法以及基于形態(tài)學(xué)的方法。

衡量評(píng)價(jià)：最后，評(píng)估圖像去噪的效果。這可以通過比較去噪后的圖像與原始圖像之間的差異來實(shí)現(xiàn)。

基于常見的噪聲類型，本章將重點(diǎn)研究基于變換域的小波分析方法進(jìn)行圖像去噪。小波變換具有在時(shí)頻域上提供有效表示的優(yōu)勢(shì)，因此在圖像去噪中得到了廣泛應(yīng)用。通過在小波域?qū)D像進(jìn)行分析和處理，可以更好地保留圖像的結(jié)構(gòu)信息并去除噪聲。

02.模擬噪聲的生成

clc;clear;close all;

% 在原始圖像中加入Gaussian白噪聲，椒鹽噪聲和乘性噪聲。圖像來源為參考文獻(xiàn)[11]

f=imread('Fig4-1(a)original_pattern.tif');

m=64/255;

var = 400/255^2;

g_gauss=imnoise(f,'gaussian',m,var);

d = 0.05;%d表示噪聲強(qiáng)度

g_salt = imnoise(f,'salt & pepper',d);

v = 0.06;

g_speckle = imnoise(f,'speckle', v);

% 顯示加噪圖像

figure

subplot(2,2,1), imshow(f),title('原始圖像');

subplot(2,2,2), imshow(g_gauss), title('Guassian 噪聲圖像');

subplot(2,2,3), imshow(g_salt), title('椒鹽噪聲圖像');

subplot(2,2,4), imshow(g_speckle), title(' speckle 噪聲圖像');

%圖像存儲(chǔ)

% imwrite(g_gauss,'Fig4-1(b)Nguass.jpg','jpg');

% imwrite(g_salt,'Fig4-1(c)Nsalt.jpg','jpg');

% imwrite(g_speckle,'Fig4-1(d)Nspeckle.jpg','jpg');

%顯示直方圖

figure(2)

subplot(2,2,1), imhist(f),title('原始圖像的灰度直方圖');

subplot(2,2,2), imhist(g_gauss),title('Guassian 噪聲圖像的直方圖');

subplot(2,2,3), imhist(g_salt),title('椒鹽噪聲圖像的直方圖');

subplot(2,2,4), imhist(g_speckle),title('speckle噪聲圖像的直方圖');

03.基于小波的去噪方法

1.基于模極大值去噪算法效果圖

2.基于小波閾值去噪算法效果圖（軟硬閾值）

3.相關(guān)性去噪效果

03.基于小波的去噪方法

1.基于模極大值去噪算法效果圖

2.基于小波閾值去噪算法效果圖（軟硬閾值）

3.相關(guān)性去噪效果

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