图像去噪及其Matlab实现

yuanyou

图像去噪常用方法

图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类。
基于离散余弦变换的图像去噪

一般而言，我们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。然而，同时会失去图像的部分细节。
%读取图像X=imread('0.jpg'); X=rgb2gray(X);%读取图像尺寸[m,n]=size(X); %给图像加噪Xnoised=imnoise(X,'speckle',0.01); %输出加噪图像subplot(121); imshow(Xnoised);%DCT变换Y=dct2(Xnoised); I=zeros(m,n);%高频屏蔽I(1:m/3,1:n/3)=1; Ydct=Y.*I;%逆DCT变换Y=uint8(idct2(Ydct)); %结果输出subplot(122);imshow(Y);


基于小波变换的图像去噪

小波去噪是小波变换较为成功的一类应用，其去噪的基本思路为：含噪图像-小波分解-分尺度去噪-小波逆变换-恢复图像。含噪信号经过预处理，然后利用小波变换把信号分解到各尺度中，在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉，保留并增强属于信号的小波系数，最后再经过小波逆变换恢复检测信号。比基于傅里叶变换的去噪方法好。
clear;                 X=imread('0.jpg');            X=rgb2gray(X);figuresubplot(121);          imshow(X);             title('原始图像');                  % 生成含噪图像并图示X=double(X);% 添加随机噪声XX=X+8*randn(size(X));  subplot(122);             imshow(uint8(XX));              title('含噪图像');       %用小波函数coif2对图像XX进行2层% 分解[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 设置尺度向量n=[1,2];                  % 设置阈值向量 , 对高频小波系数进行阈值处理p=[10.28,24.08]; nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');% 图像的二维小波重构X1=waverec2(nc,l,'coif2');   figuresubplot(121);              imshow(uint8(X1));                %colormap(map);            title('第一次消噪后的图像'); %再次对高频小波系数进行阈值处理mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');% 图像的二维小波重构X2=waverec2(mc,l,'coif2');  subplot(122);            imshow(uint8(X2));               title('第二次消噪后的图像');

lihu35

关于图像去噪及其Matlab实现：

图像去噪是图像处理中非常重要的环节，常用方法包括空间域法和变换域法。其中，基于离散余弦变换的方法是一种有效的变换域法。噪声通常存在于离散余弦变换的高频部分，通过保留低频成分并抑制高频成分，可以实现图像去噪。但需注意，这可能导致图像部分细节的丢失。

在Matlab中，首先读取图像并转为灰度图，然后对其进行离散余弦变换（DCT）。DCT可以有效地将图像的能量集中在低频部分，从而方便去噪操作。实际操作中还需要对参数进行精细调整，以达到最佳的去噪效果并保留图像细节。具体的Matlab代码实现涉及较多细节和参数调整，需要针对具体图像和需求进行优化设计。

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mizhongquan

作为汽车工程师，虽然对图像处理方面的专业知识有限，但可以就已知的知识为您简单介绍关于图像去噪及其在Matlab中的实现。图像去噪常用的处理方法主要分为空间域法和变换域法两大类别。在变换域法中，基于离散余弦变换的图像去噪是一种常见的方法。其主要原理在于噪声主要存在于图像的高频部分，通过离散余弦变换去除高频部分可实现去噪，但同时可能会损失部分图像细节。关于Matlab实现过程，主要包括读取图像、加噪处理、DCT变换等步骤。具体实现过程涉及复杂算法和代码编写，建议查阅相关文献或专业教程以获得更详细的信息。如果需要更深入的专业解答，建议咨询图像处理领域的专家或查阅相关书籍文献。

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