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BM3D算法实现图像去噪(Matlab代码)
图像去噪是计算机视觉和计算机图像处理中的重要问题。BM3D算法是一种高效的图像去噪算法,它使用块匹配和三维变换来提高去噪效果。本文将介绍如何通过Matlab实现BM3D算法并对图像进行去噪处理。
BM3D算法是基于块匹配和三维变换的图像去噪算法。该算法先将输入图像划分成小块,然后在这些块中寻找相似块。使用这些相似块构建三维块矩阵,并对该矩阵进行变换。最后对变换后的矩阵进行阈值处理和逆变换得到去噪结果。BM3D算法可以在减小噪声的同时保留更多的图像结构信息。
下面将介绍如何通过Matlab实现BM3D算法。
(1) 加载图像
首先需要加载图像并将其转换为灰度图像:
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);
(2) 设置参数
由于BM3D算法中有许多参数需要设置,我们可以使用默认参数。要使用默认参数,可以使用以下代码:
params = get_default_bm3d_params();
(3) 图像去噪
接下来是实际的图像去噪处理。要对灰度图像进行去噪处理,可以使用以下代码:
denoised_img = bm3d(gray_img, 'np', params);
其中,“np”表示非周期性图像。
(4) 结果显示
最后,我们可以使用以下代码保存和显示结果:
imwrite(denoised_img, 'denois
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