基于 MATLAB 的图像去噪算法及实现_matlab图像去噪

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
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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]));
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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，