本文主要是介绍【图像去噪】基于图像加噪去噪算法合集附matlab代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
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⛄ 内容介绍
Matlab GUI集成了图像加噪、去噪和压缩三种功能,并附相关源码及操作说明。图像加噪包含高斯、泊松、椒盐、斑点噪声;图像去噪包含中值滤波、维纳滤波、小波滤波、理想低通滤波和高斯低通滤波;图像压缩包含PCA、DCT(离散余弦变换)、FFT(快速傅里叶变换)、位平面行程编码和JPEG。
⛄ 部分代码
function x = jpegdecode(y)
%jpegdecode函数,jpegencode的解码程序
error(nargchk(1, 1, nargin)); %检查输入参数
m = [16 11 10 16 24 40 51 61 %JPEG量化步长矩阵
12 12 14 19 26 58 60 55
14 13 16 24 40 57 69 56
14 17 22 29 51 87 80 62
18 22 37 56 68 109 103 77
24 35 55 64 81 104 113 92
49 64 78 87 103 121 120 101
72 92 95 98 112 110 103 99];
order = [1 9 2 3 10 17 25 18 11 4 5 12 19 26 33 ... %变换系数排列次序
41 34 27 20 13 6 7 14 21 28 35 42 49 57 50 ...
43 36 29 22 15 8 16 23 30 37 44 51 58 59 52 ...
45 38 31 24 32 39 46 53 60 61 54 47 40 48 55 62 63 56 64];
rev = order; %计算逆序
for k = 1:length(order)
rev(k) = find(order == k);
end
% ff = max(rev(:)+1;
m = double(y.quality)/100*m;
xb = double(y.numblocks); %得到图像块数
sz = double(y.size);
xn = sz(1);
xm = sz(2);
x = huffdecode(y.huffman, y.info); %huffman1解码
x = double(x) - 128;
eob = max(x(:));
z = zeros(64, xb);
k = 1;
for j = 1: xb
for i = 1: 64
if x(k) == eob
k = k + 1;
break;
else
z(i, j) = x(k);
k = k + 1;
end
end
end
z = z(rev, :); %恢复次序
x = col2im(z, [8, 8], [xm, xn], 'distinct'); %重新排列成图像
x = blkproc(x, [8, 8], 'x.*P1', m); %逆量化
t = dctmtx(8);
x = blkproc(x, [8, 8], 'P1*x*P2', t', t); %DCT逆变换
x = uint8(x + 128); %进行位移
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 谢偎凡.数字图像降噪改进算法的研究及其MATLAB仿真[D].安徽理工大学[2023-06-10].
[2] 丁永胜,李朝红,张水胜.基于Matlab的数字图像典型去噪算法[J].高师理科学刊, 2010, 30(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1007-9831.2010.06.004.
[3] 胡鹏,徐会艳.基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现[J].福建电脑, 2009(12):2.DOI:10.3969/j.issn.1673-2782.2009.12.082.
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