基于PM模型实现图像去噪附MATLAB代码

基于PM模型实现图像去噪附MATLAB代码

数字图像处理中，降噪一直都是一个重要的研究课题。本篇文章中，我们将介绍一个基于PM（Parrallel Multi-Scale）模型的算法，实现对图像的降噪，并提供相应的MATLAB源代码。

PM模型是由Zeevi和Gish提出的一种多尺度模型。在该模型中，使用多个不同尺度的高斯卷积核分别对图像进行加权平滑处理，然后计算不同尺度的梯度幅值和方向，并求解最小化整个图像的代价函数得到一个平滑且保留图像细节的结果。

具体实现步骤如下：

1. 读入待处理的图像，转为灰度图像。

2. 设定模型参数：尺度数目（scale_num）、高斯卷积核大小（sigma）和平滑程度参数（lambda）。

3. 对图像进行多尺度处理。在每个尺度中，根据高斯核大小的变化，在图像上进行高斯滤波，计算图像的梯度幅值和方向。

4. 根据梯度方向和幅值，使用动态规划方法求解最小代价路径，并生成二值化掩模。

5. 将掩模应用到原始图像上，得到平滑后的图像。

下面是对应的MATLAB源代码：

clear; clc;

%% 读入待处理的图像
I = imread('lena.jpg');
I = rgb2gray(I);

%% 模型参数设置
scale_num = 5;
sigma = 3;
lambda = 0.5;

%% 多尺度处理
J = cell(scale_num,1);
for i=1:scale_num
    sigma_i = sigma * 2^(i-1);