matlab图像去噪程序

算法程序1.找到图片addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures');imshow('3.jpg')2.将彩色图片处理成灰度图片addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures');A=imread('3.jpg');I=rgb2gray(A)；imshow(I)3.改变图片大小右键----编辑----属性-----输入想要的大小4.两张图片相叠加（区分imadd和系数叠加）直接把图像数据矩阵相加，可以设定叠加系数，如（系数可自由设定，按需要）img_tot = img1 * 0.5 + img2 * 0.5; %两个图像大小要一致图像的矩阵我再那里能找到img1 = imread('tupian.bmp');图片相加addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures'); A=imread('2.jpg');imshow(A)>> B=imread('3.jpg');imshow(B)>> C=imadd(A,B);imshow(C)>> D=A*0.5+B*0.5;imshow(D)A图像B图像C图像D图像5.两张图片相减addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures'); A=imread('2.jpg');imshow(A)>> B=imread('3.jpg');imshow(B)K=A-B;imshow(K)各种运算一次可以按照下面的方式用MATLAB呈现6.噪声图像增强直方均衡，平滑，锐化A=imread('18.jpg'); B=rgb2gray(A);figure,subplot(2,2,1),imshow(B);subplot(2,2,2),imhist(B);A1=imadjust(B,[0.2 0.5],[]);subplot(2,2,3),imshow(A1);subplot(2,2,4),imhist(A1);C=imnoise(B,'salt & pepper');h1=[0.1 0.1 0.1;0.1 0.2 0.1;0.1 0.1 0.1]; h2=1/4.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1];C1=filter2(h1,C);C2=filter2(h2,C);C3=medfilt2(C);figure,subplot(2,2,1),imshow(C); subplot(2,2,2),imshow(C1,[]);subplot(2,2,3),imshow(C2,[]);subplot(2,2,4),imshow(C3);h=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];D1=imfilter(B,h);d2=fspecial('sobel');D2=imfilter(B,d2);D3=edge(B,'roberts',0.1);figure,subplot(2,2,1),imshow(B); subplot(2,2,2),imshow(D1);subplot(2,2,3),imshow(D2,[]);subplot(2,2,4),imshow(D3);Sas散点图程序：data a;input x y; cards;413 359403 343383.5 351 381 377.5339 376335 383317 362334.5 353.5 333 342282 325247 301219 316225 270280 292290 335337 328415 335432 371418 374444 394251 277234 271225 265212 290227 300256 301250.5 306 243 328246 337314 367315 351326 355327 350328 342.5336 339336 334331 335371 330371 333388.5 330.5419 344411 343394 346342 342342 348325 372315 374342 372345 382 348.5 380.5 351 377348 369370 363371 353354 374363 382.5 357 387351 382369 388335 395381 381391 375392 366395 361398 362401 359405 360410 355408 350415 351418 347422 354 418.5 356 405.5 364.5 405 368409 370417 364420 370424 372438 368 438.5 373 434 376438 385447 392448 381444.5 383441 385440.5 381.5445 380444 360;run;proc gplot data=a;symbol v=star;plot y*x;run;Matlab中画散点图并标号程序：x=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5 377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360];plot(x,y,'.')hold onfor i=1:92c=num2str(i);text(x(i),y(i),c)end散点图标号并连接相应直线段x=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360];plot(x,y,'.')hold onfor i=1:92c=num2str(i);text(x(i),y(i),c)end>> j=[1 1 2 3 3 4 4 5 5 6 7 7 8 8 9 10 11 11 1214 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 20 21 22 23 24 24 25 2626 27 28 28 29 30 30 31 31 32 33 33 34 35 36 36 36 36 3738 38 39 40 41 41 42 43 43 44 45 46 46 47 47 47 48 49 4950 51 51 52 53 53 54 54 55 56 57 57 57 58 60 61 62 62 6364 64 65 66 66 67 67 68 68 69 69 69 70 70 71 71 72 73 7374 74 75 76 77 77 78 79 80 81 82 82 83 84 85 86 86 87 8788 88 89 89 89 90 91];k=[75 78 44 45 65 39 63 49 50 59 32 47 9 47 35 34 22 26 2521 7 31 14 38 40 42 81 81 83 79 86 22 13 13 13 25 11 2710 12 29 15 30 7 48 32 34 33 34 8 9 45 35 37 16 39 739 41 40 2 17 92 43 2 72 3 46 8 55 48 6 5 61 50 5351 52 59 56 52 54 55 63 3 57 58 60 4 59 62 60 4 85 6465 76 66 67 76 44 68 69 75 70 71 1 2 43 72 74 73 74 181 80 76 77 78 19 79 80 18 82 83 90 84 85 20 87 88 88 9289 91 20 84 90 91 92];J=x(j);K=x(k);Q=y(j);W=y(k);n=length(J);for l=1:nline([J(l),K(l)],[Q(l),W(l)])endx=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5 377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360];plot(x,y,'.')hold onfor i=1:92c=num2str(i);text(x(i),y(i),c)end>> j=[1 1 2 3 3 4 4 5 5 6 7 7 8 8 9 10 11 11 1214 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 20 21 22 23 24 24 25 2626 27 28 28 29 30 30 31 31 32 33 33 34 35 36 36 36 36 3738 38 39 40 41 41 42 43 43 44 45 46 46 47 47 47 48 49 4950 51 51 52 53 53 54 54 55 56 57 57 57 58 60 61 62 62 6364 64 65 66 66 67 67 68 68 69 69 69 70 70 71 71 72 73 7374 74 75 76 77 77 78 79 80 81 82 82 83 84 85 86 86 87 8788 88 89 89 89 90 91];k=[75 78 44 45 65 39 63 49 50 59 32 47 9 47 35 34 22 26 2521 7 31 14 38 40 42 81 81 83 79 86 22 13 13 13 25 11 2710 12 29 15 30 7 48 32 34 33 34 8 9 45 35 37 16 39 739 41 40 2 17 92 43 2 72 3 46 8 55 48 6 5 61 50 5351 52 59 56 52 54 55 63 3 57 58 60 4 59 62 60 4 85 6465 76 66 67 76 44 68 69 75 70 71 1 2 43 72 74 73 74 181 80 76 77 78 19 79 80 18 82 83 90 84 85 20 87 88 88 9289 91 20 84 90 91 92];J=x(j);K=x(k);Q=y(j);W=y(k);n=length(J);for l=1:nline([J(l),K(l)],[Q(l),W(l)])N(l)=sqrt((K(l)-J(l))^2+(W(l)-Q(l))^2);X(l)=0.5*(J(l)+K(l));Y(l)=0.5*(Q(l)+W(l));p=num2str(N(l));text(X(l),Y(l),p)endx=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5 377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360];plot(x,y,'.')hold onfor i=1:92c=num2str(i);text(x(i),y(i),c)endj=[1 1 2 3 3 4 4 5 5 6 7 7 8 8 9 10 11 11 12 1415 15 16 16 17 17 17 18 18 19 20 21 22 23 24 24 25 26 2627 28 28 29 30 30 31 31 32 33 33 34 35 36 36 36 36 37 3838 39 40 41 41 42 43 43 44 45 46 46 47 47 47 48 49 49 5051 51 52 53 53 54 54 55 56 57 57 57 58 60 61 62 62 63 6464 65 66 66 67 67 68 68 69 69 69 70 70 71 71 72 73 73 7474 75 76 77 77 78 79 80 81 82 82 83 84 85 86 86 87 87 8888 89 89 89 90 91];k=[75 78 44 45 65 39 63 49 50 59 32 47 9 47 35 34 22 26 2521 7 31 14 38 40 42 81 81 83 79 86 22 13 13 13 25 11 2710 12 29 15 30 7 48 32 34 33 34 8 9 45 35 37 16 39 739 41 40 2 17 92 43 2 72 3 46 8 55 48 6 5 61 50 5351 52 59 56 52 54 55 63 3 57 58 60 4 59 62 60 4 85 6465 76 66 67 76 44 68 69 75 70 71 1 2 43 72 74 73 74 181 80 76 77 78 19 79 80 18 82 83 90 84 85 20 87 88 88 9289 91 20 84 90 91 92];J=x(j);K=x(k);Q=y(j);W=y(k);n=length(J);for l=1:nline([J(l),K(l)],[Q(l),W(l)])N(l)=sqrt((K(l)-J(l))^2+(W(l)-Q(l))^2);endNN =Columns 1 through 89.3005 6.4031 9.4868 42.4647 15.2398 45.6098 10.3078 5.0000 Columns 9 through 168.4853 16.0312 11.4018 12.8062 11.5974 20.7966 4.2426 49.2164 Columns 17 through 2432.6956 9.0000 17.8885 32.6497 38.1838 29.6816 67.4166 34.0588 Columns 25 through 3226.8794 9.8489 40.2244 6.7082 5.3852 4.4721 3.6056 18.0278 Columns 33 through 409.0554 5.0000 23.8537 18.0278 20.0250 7.4330 35.3836 33.0492 Columns 41 through 489.4868 47.5184 74.3236 5.8310 7.0711 11.7047 15.5322 5.0990 Columns 49 through 567.5664 8.2765 5.0249 6.7082 5.0000 5.0990 6.0828 35.0143 Columns 57 through 6430.4138 3.0000 40.0780 17.6777 19.1442 8.5000 46.3168 8.0623 Columns 65 through 728.0000 8.0623 11.6297 6.0000 9.3005 29.4279 10.1980 14.8661 Columns 73 through 8014.5602 29.0000 10.4403 6.7082 3.8079 4.3012 2.9155 4.2426 Columns 81 through 888.5440 22.8035 10.0499 24.1868 12.6590 12.3794 7.5000 8.1394 Columns 89 through 9618.6815 7.8102 13.8924 34.7131 3.5000 60.0167 9.0554 5.8310 Columns 97 through 10413.1529 3.1623 4.2426 9.2195 14.7648 4.1231 7.0711 4.5277 Columns 105 through 1125.38526.4031 5.0000 8.60237.6158 5.0000 6.10338.0623 Columns 113 through 1204.0311 19.7231 6.2650 16.9189 3.5355 4.4721 10.0000 9.8489 Columns 121 through 1286.7082 4.4721 8.0623 5.0249 5.4083 8.7321 9.84897.2801 Columns 129 through 1364.4721 11.0454 9.3408 4.0311 21.3776 4.0311 3.0414 9.4868 Columns 137 through 1403.0000 3.53554.7434 20.0250。

如何在Matlab中进行图像去噪与复原图像去噪与复原在计算机视觉和图像处理领域有着重要的应用价值。

当图像受到噪声污染或损坏时，我们需要采取适当的方法来还原图像的清晰度和准确性。

在这方面，Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，能够帮助我们有效地进行图像去噪和复原。

一、图像去噪方法介绍在进行图像去噪之前，我们需要了解一些常见的图像噪声类型和去噪方法。

常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。

对于这些噪声，我们可以采用滤波方法进行去噪处理。

Matlab提供了多种滤波函数，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些函数能够基于不同的滤波算法，去除图像中的噪声，提高图像质量。

1.1 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，通过计算像素周围邻域的平均灰度值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和形状，对图像进行滤波处理。

均值滤波适用于高斯噪声的去除，但对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果不佳。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，通过在像素周围邻域中选择中间灰度值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和形状，对图像进行滤波处理。

中值滤波适用于椒盐噪声的去除，对于高斯噪声等其他类型的噪声有效果不佳。

1.3 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，通过根据像素周围邻域的权重来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用imgaussfilt函数实现高斯滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和标准差，对图像进行滤波处理。

高斯滤波适用于高斯噪声的去除，对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果较好。

二、图像复原方法介绍除了去噪，图像复原也是图像处理中常见的任务之一。

图像复原主要是指恢复图像中的缺失或破损的信息，使得图像在视觉上更加清晰和准确。

在Matlab中，可以使用多种方法进行图像复原，包括图像插值、图像修复和图像增强等。

数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。

去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。

图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。

中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。

中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。

其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。

很容易自适应化。

Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。

对于去除高斯噪声效果明显。

实验一：均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。

利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。

而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。

本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。

一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。

Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。

1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。

在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。

最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。

这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。

2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。

在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。

二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。

Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。

在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。

该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。

2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。

在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。

matlab图像去噪程序function varargout = jiemian(varargin) %返回从函数jiemian.m中得到的参数中变量的数目;传递一个参数中变量的数目给函数jiemian.m。

% JIEMIAN Application M-file for jiemian.fig% FIG = JIEMIAN launch jiemian GUI.% JIEMIAN('callback_name', ...) invoke the named callback.% Last Modified by shijiawei v2.5 24-May-2014 02:45:18if nargin == 0 % LAUNCH GUI %nargin 显示输入变量fig = openfig(mfilename,'reuse'); %打开包含在FIG文件filename.fig中的图形,确保它是可见的并且完全定位在屏幕上。

% Generate a structure of handles to pass to callbacks, and store it.handles = guihandles(fig); %返回一个结构,它包含图像中对象的句柄guidata(fig, handles); %将变量handles存储到fig文件中if nargout > 0 %如果输出变量大于0varargout{1} = fig; %返回figendelseif ischar(varargin{1}) % INVOKE NAMED SUBFUNCTION OR CALLBACK %如果varargin{1}是一个字符数组则返回逻辑真(1),否则返回逻辑假(0)。

tryif (nargout) %显示用户提供的输出变量的个数[varargout{1:nargout}] = feval(varargin{:}); % FEVAL switchyard%varargout传递参数中的变量数目elsefeval(varargin{:}); % FEVAL switchyard %**feval函数的求值endcatch %如果出错开始执行catch块disp(lasterr); %%%% lasterr函数查询出错原因。

完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现本论文旨在研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。

数字图像处理(Digital Image Processing。

DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。

DIP技术在医疗、艺术、军事、航天等图像处理领域都有着十分广泛的应用。

然而，图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。

如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。

因此，通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。

小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。

小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数Ψ(x)来构造，Ψ(x)称为母小波，或者叫做基本小波。

一组小波基函数，{Ψa,b(x)}，可以通过缩放和平移基本小波来生成。

当a=2j和b=ia的情况下，一维小波基函数序列定义为Ψi,j(x)=2-j2Ψ2-jx-1.函数f(x)以小波Ψ(x)为基的连续小波变换定义为函数f(x)和Ψa,b(x)的内积。

在频域上有Ψa,b(x)=ae-jωΨ(aω)。

因此，本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。

当绝对值|a|减小时，小波函数在时域的宽度会减小，但在频域的宽度会增大，同时窗口中心会向|ω|增大的方向移动。

这说明连续小波的局部变化是不同的，高频时分辨率高，低频时分辨率低，这是小波变换相对于___变换的优势之一。

总的来说，小波变换具有更好的时频窗口特性。

噪声是指妨碍人或相关传感器理解或分析图像信息的各种因素。

噪声通常是不可预测的随机信号。

由于噪声在图像输入、采集、处理和输出的各个环节中都会影响，特别是在输入和采集中，噪声会影响整个图像处理过程，因此抑制噪声已成为图像处理中非常重要的一步。

matlab去噪程序
clear all
clc
ECG=load('ECG.txt');
t=ECG(:,1);
y=ECG(:,2);
plot(t,y);
title('含噪心电信号');
axis([0 240 7 11 ]);
xlabel('t');
ylabel('y');
%自适应滤波器
% 50Hz工频干扰陷波器
%50Hz陷波器：由一个低通滤波器加上一个高通滤波器组成 %而高通滤波器由一个全通滤波器减去一个低通滤波器构成 M=800; %滤波器阶数
L=800; %窗口长度
beta=8; %衰减系数
Fs=400;
wc1=51/(Fs/2)*pi; %wc1为高通滤波器截止频率，对应51Hz
wc2=49/(Fs/2)*pi ;%wc2为低通滤波器截止频率，对应49Hz h=ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wc1,M)+ideal_lp(wc2,M); %h为陷波器冲击响应
w=kaiser(L,beta);
b=h.*rot90(w); %b为50Hz陷波器冲击响应序列
x=filter(b,1,y); %滤除50Hz工频干扰的心电信号 %其中，具有线性相位的FIR低通滤波器由如下函数实现： %理想低通滤波器
%截止角频率wc，阶数M
function hd=ideal_lp(wc,M)
alpha=(M-1)/2;
n=0:M-1;
m=n-alpha+eps; %eps为很小的数，避免被0除 hd=sin(wc*m)./(pi*m); %用Sinc函数产生冲击响应。

matlab中的去噪函数
MATLAB中有多种用于去噪的函数和工具，其中一些常用的包括：
1. `medfilt1`，这个函数用于对一维信号进行中值滤波，可以
有效地去除椒盐噪声和其他类型的噪声。

2. `medfilt2`，类似于`medfilt1`，这个函数用于对二维图像
进行中值滤波，对于去除图像中的斑点噪声和其他类型的噪声效果
很好。

3. `wiener2`，这个函数实现了维纳滤波器，可以用于图像的
去噪。

维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的局部特性
进行滤波，适用于各种类型的噪声。

4. `imfilter`，这个函数可以实现各种类型的滤波操作，包括
高斯滤波、均值滤波等，可以根据具体的需求选择合适的滤波器进
行去噪处理。

5. `denoiseWavelet`，MATLAB中还提供了基于小波变换的去
噪函数，可以通过小波阈值处理来去除信号中的噪声成分。

除了以上提到的函数，MATLAB还提供了一些图像处理工具箱，
其中包含了更多高级的去噪算法和工具，比如基于深度学习的去噪
方法、非局部均值去噪（NL-means denoising）等。

这些工具可以
根据具体的应用场景和需求选择合适的去噪方法进行处理。

总的来说，MATLAB提供了丰富的去噪函数和工具，可以根据具
体的信号或图像特性选择合适的方法进行去噪处理。

在实际应用中，需要根据噪声类型、信噪比以及对信号质量的要求来选择合适的去
噪方法。

1、对于Circuit.jpg图像，这里采用中值滤波算法对其进行去噪。

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原效果,而且,在实际运算过程中不需要图象的统计特性,这也带来不少方便,但对一些细节多,特别是点、线、尖顶细节较多的图象不宜采用中值滤波的方法。

实现方法：1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序2：用排序后的中值取代要处理的数据即可函数B=medfilt2(A,[M,N])实现对二维矩阵A的中值滤波，每一个输出像素包含输入图像中相应像素周围的M*N个相邻像素点的平均值，medfilt2 将图像的边缘用值为0的像素填补，同时用到了ordfilt2函数，该函数可进行二维统计顺序过滤。

当模板值为3时，虽然图像非常清楚，但明显有几个特别亮的点存在，若加大模板值，亮点的亮度减弱，图像的清晰度减弱，当中值滤波的模板选为7x7的时候椒盐噪声的处理效果最好，但是同时它也模糊了边缘的清晰度，因此使用了自适应中值滤波器，目的是为了区分椒盐噪声和边缘颜色的突变。

程序源代码：clearI=imread('E:\新建文件夹 \图像处理作业\Circuit.jpg');subplot(2,3,1),title('原图像'),xlabel('a'),imshow(I)subplot(2,3,1),imshow(I);title('原图像'),xlabel('a')J=medfilt2(I,'symmetric');subplot(2,3,2),imshow(J);title('3X3 中值滤波'),xlabel('b')K=medfilt2(I,[5,5],'symmetric');subplot(2,3,3),imshow(K);title('重复使用中值滤波'),xlabel('c')O=medfilt2(J,[5,5],'symmetric');subplot(2,3,4),imshow(O);title('5X5 中值滤波'),xlabel('d')O=medfilt2(J,[7,7],'symmetric');subplot(2,3,5),imshow(O);title('7X7 中值滤波'),xlabel('e')其处理后的图像为：2、对于图像boy_noisy.gif，这里采用巴特沃斯低通滤波器算法去噪即可得到很好的效果。

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：刘新华工作单位：信息工程学院题目:利用MATLAB仿真软件实现图像的去噪处理要求完成的主要任务:1. 读取图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声。

2. 采取合适的滤波器进行去噪处理，能显示原始图像、加噪后图像和去噪后图像。

课程设计的目的：1．理论目的课程设计的目的之一是为了提高自学能力，并能用所学理论知识正确分析图像噪声。

2．实践目的课程设计的目的之二是通过编写图像加噪去噪程序掌握图像噪声处理的方法和步骤。

时间安排：指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签字：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1 引言 (1)1.1MATLAB介绍 (1)1. 2MATLAB图像处理工具箱函数介绍 (2)2 图像的采集 (3)3 图像的加噪 (4)3.1加入乘性噪声 (4)3.1.1噪声分析与函数使用 (4)3.1.2代码及其注释 (4)3.1.3图像仿真 (5)3.2加入椒盐噪声 (5)3.2.1噪声分析与函数使用 (5)3.2.2代码及其注释 (5)3.2.3图像仿真 (6)3.3加入高斯噪声 (6)3.3.1噪声分析与函数使用 (6)3.3.2代码及其注释 (7)3.3.3图像仿真 (7)4 图像的去噪 (7)4.1滤波器的介绍 (7)4.1.1均值滤波 (8)4.1.2中值滤波 (8)4.1.3维纳滤波 (9)4.2去除乘性噪声 (9)4.2.1代码及其注释 (9)4.2.2图像仿真 (10)4.2.3效果分析 (11)4.3去除椒盐噪声 (11)4.3.1代码及其注释 (11)4.3.2图像仿真 (12)4.3.3效果分析 (12)4.4去除高斯噪声 (12)4.4.1代码及其注释 (12)4.4.2图像仿真 (13)4.4.3效果分析 (13)5 心得体会 (14)参考文献 (15)附件：MATLAB程序 (16)摘要本次课程设计报告在简要介绍MATLAB 软件的基础上, 结合其图象处理工具, 重点分析了MATLAB 在图象处理中的应用。