基于Matlab的CT图像去噪：Bilateral多种滤波器实现_高斯函数 ct去噪

作者：繁依Fanyi0 | 2024-05-08 01:20:02

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高斯函数 ct去噪

基于Matlab的CT图像去噪：Bilateral多种滤波器实现

介绍：
在医学图像处理中，去除噪声是一项重要的任务，特别是在计算机断层扫描（CT）图像处理中。噪声会导致图像质量下降并影响后续分析和诊断的准确性。本文将介绍如何使用Matlab实现基于Bilateral多种滤波器的CT图像去噪方法，并提供相应的源代码。

Bilateral滤波器原理：
Bilateral滤波器是一种非线性滤波器，它考虑了像素之间的空间距离和灰度差异。它通过在空间域和灰度域上进行加权平均来平滑图像。具体而言，Bilateral滤波器使用高斯函数来加权像素的空间距离，并使用另一个高斯函数来加权像素的灰度差异。这种双高斯加权使得Bilateral滤波器能够保留边缘信息的同时去除噪声。

Matlab源代码实现：
下面是使用Matlab实现Bilateral多种滤波器的CT图像去噪的源代码：

% 读取CT图像
image = imread('ct_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = 1
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