基于马尔可夫随机场的图像去噪:MATLAB代码实现

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本文介绍了使用MATLAB基于马尔可夫随机场的图像去噪算法,通过建立概率图模型,考虑像素间空间相关性进行去噪。提供了MATLAB代码示例,展示了从读取图像到迭代更新像素值的过程,但未包含输入输出操作。

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基于马尔可夫随机场的图像去噪:MATLAB代码实现

图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务,其目的是消除图像中的噪声,提高图像的质量和清晰度。马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)是一种常用的数学模型,可以用于图像去噪。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB编写基于马尔可夫随机场的图像去噪算法,并提供相应的源代码。

马尔可夫随机场是一种用于描述随机变量之间关系的概率图模型。在图像去噪中,我们将图像看作是一个二维网格,每个像素点表示一个随机变量。马尔可夫随机场假设每个像素的取值受其周围像素的影响,即像素之间存在一定的空间相关性。基于这个假设,我们可以使用马尔可夫随机场模型来建立图像去噪算法。

以下是基于马尔可夫随机场的图像去噪的MATLAB代码实现:

% 读取待去噪的图像
image = imread('noisy_image.png')
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