matlab滤除噪声代码（利用中值滤波去除噪matlab）

今天给各位分享matlab滤除噪声代码的知识，其中也会对利用中值滤波去除噪matlab进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、关于图像去噪的matlab代码
• 2、如何用matlab滤掉信号中的小幅值白噪声？
• 3、我想问一下：怎么用matlab编写函数对图像进行高斯滤波以去除噪声？
• 4、求小波变换图像降噪的matlab代码

关于图像去噪的matlab代码

I

=

imread('a.png');%读图像

J

=

imnoise(I,'salt

pepper',0.02);%加椒盐噪声

K

=

medfilt2(J);%用中值滤波去噪声。

imshow(K);

如果效果不好，加上图片问我。

如何用matlab滤掉信号中的小幅值白噪声？

1. WGN：产生高斯白噪声

y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。

y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。

y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。

在数值变量后还可附加一些标志性参数：

y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。

y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。

2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声

y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。如果x是复数，就加入复噪声。

y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为'measured'，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。

y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。

y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。如果POWERTYPE是'dB'，那么SNR以dB为单位，而SIGPOWER以dBW为单位。如果POWERTYPE是'linear'，那么SNR作为比值来度量，而SIGPOWER以瓦特为单位

我想问一下：怎么用matlab编写函数对图像进行高斯滤波以去除噪声？

2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现

imnoise 函数

格式：J=imnoise(I,type)

J=imnoise(I,type,parameter)

说明：J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ，参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。

加权领域平均算法来进行滤波处理

由实验我们可以看出，一般的滤波器在对图像进行噪声滤除的同时对图像中的细节部分有不同程度的破坏，都不能达到理想的效果。但是采用加权的邻域平均算法对图像进行噪声滤除， 不仅能够有效地平滑噪声， 还能够锐化模糊图像的边缘。 加权的邻域平均算法的基本思想是: 在一个邻域内， 除了可以利用灰度均值外， 灰度的上偏差和下偏差也能够提供某些局部信息。算法的计算公式描述如下， 用f (x ，y ) 表示原始图像， g (x ， y ) 为平滑后点(x ， y ) 的灰度值，V x ， y 表示以点(x ， y ) 为中心的邻域， 该邻域包含N 个象素，m (x ， y ) 表示邻域V x ， y 内的灰度均值。NI表示邻域内大于平均值的像素个数，Ng表示小于平均值的像素个数，而N0表示等于平均值的像素个数。则修正的邻域平均法由下式给出:

m - A�0�3 m l； N l max{N g ，N 0}

g(x，y)= m + A�0�3 m g； N g max{N l ，N 0} (1)

m ； 　else

(1)式(1) 中， A为修正系数， 取值范围为0～ 1， 其大小反映V x ， y 中的边缘状况。 以上是我认为在图像处理中比较有价值的两点，有兴趣的可以上网查阅相关的资料。

3. 图像滤波的 Matlab 实现

3.1 conv2 函数

功能：计算二维卷积

格式：C=conv2(A,B)

C=conv2(Hcol,Hrow,A)

C=conv2(...,'shape')

说明：对于 C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积，若 [Ma,Na]＝size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中，矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape') 用来指定 conv2 返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如下：

》full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果；

》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；

valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分，当 size(A)size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。

3.2 conv 函数

功能：计算多维卷积

格式：与 conv2 函数相同

3.3 filter2函数

功能：计算二维线型数字滤波，它与函数 fspecial 连用

格式：Y=filter2(B,X)

Y=filter2(B,X,'shape')

说明：对于 Y=filter2(B,X) ，filter2 使用矩阵 B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波，结果 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小与 X 一样；对于 Y=filter2(B,X,'shape') ，filter2 返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数 shape 确定，其取值如下：

》full 返回二维相关的全部结果，size(Y)size(X)；

》same 返回二维互相关结果的中间部分，Y 与 X 大小相同；

》valid 返回在二维互相关过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分，有 size(Y)size(X) 。

3.4 fspecial 函数

功能：产生预定义滤波器

格式：H=fspecial(type)

H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器

H=fspecial('sobel') Sobel 水平边缘增强滤波器

H=fspecial('prewitt') Prewitt 水平边缘增强滤波器

H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤波器

H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（LoG）运算滤波器

H=fspecial('average',n) 均值滤波器

H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器

说明：对于形式 H=fspecial(type) ，fspecial 函数产生一个由 type 指定的二维滤波器 H ，返回的 H 常与其它滤波器搭配使用。

求小波变换图像降噪的matlab代码

%源代码来自于在《MATLAB环境下基于小波变换的图像去噪》刘智clear;clc % 清理工作空间

load wbarb; % 装载原始图像

subplot(221); % 新建窗口

image(X); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('原始图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示

init=2055615866; % 初始值

randn('seed',init); % 随机值

XX=X+8*randn(size(X)); % 添加随机噪声

subplot(222); % 新建窗口

image(XX); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('含噪图像'); % 设置图像标题

axis square; %用小波函数coif2 对图像XX 进行2 层分解

[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 分解

n=[1,2]; % 设置尺度向量

p=[10.28,24.08]; % 设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理

%nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');

%nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');

nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');

X1=waverec2(nc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构

subplot(223); % 新建窗口

image(X1); % 显示图像

colormap(map); %设置色彩索引图

title('第一次消噪后的图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例,再次对高频小波系数进行阈值处理

%mc=wthcoef2('h',nc,l,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');

mc=wthcoef2('d',nc,l,n,p,'s');

X2=waverec2(mc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构

subplot(224); % 新建窗口

image(X2); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('第二次消噪后的图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例

关于matlab滤除噪声代码和利用中值滤波去除噪matlab的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。