本文介绍了基于MATLAB的四种图像去噪算法：高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波。高斯滤波采用二维高斯核函数降低噪声；均值滤波通过邻域内像素平均值平滑图像；中值滤波利用中值代替像素值，有效去除椒盐噪声；双边滤波在保持边缘清晰的同时平滑图像，适用于保留细节的去噪。
基于MATLAB的图像去噪算法：高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波
图像噪声是由于图像采集过程中的各种因素引起的，如传感器噪声、信号传输干扰等。为了提高图像质量和清晰度，常常需要对图像进行去噪处理。在本文中，我们将介绍MATLAB中基于不同滤波算法的图像去噪方法，包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波，并提供相应的源代码。
- 高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它通过对每个像素周围的邻域进行加权平均来降低图像的噪声。高斯滤波器使用一个二维高斯核函数来计算每个像素的新值。下面是MATLAB中实现高斯滤波的代码：
% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');
% 高斯滤波
filtered_image = imgaussfilt
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