【图像去噪】基于高斯、均值、中值、双边滤波实现图像去噪含Matlab源码

本文探讨了数字图像处理中的噪声消除技术，重点比较了均值、中值、高斯滤波与双边滤波算法。通过理论模拟和实际图像处理，展示了双边滤波器在噪声消除上的优势。提供的Matlab代码详细实现了双边滤波器，并将图像从sRGB转换为CIELab颜色空间，然后返回。该方法为后续的噪声消除选择提供了数据支持。

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1 简介

图像是生活中重要的信息来源,处理图像有助于理解信息的基本信息.但图像本身可能存在一些被干扰的信息或者噪声.研究了基于均值、中值\高斯滤波和双边滤波算法的数字图像处理技术用于对图像的噪声进行消除.通过对图像进行理论模拟和实际图像处理,对两种算法进行比较和模拟得出相应结论.为今后的噪声消除方法的选择和实际工作的改进提供数据参考和依据.

2 部分代码

function B = bfltColor(A,w,sigma_d,sigma_r)%将输入的sRGB图像转换为CIELab颜色空间% Convert input sRGB image to CIELab color space.if exist('applycform','file')   A = applycform(A,makecform('srgb2lab'));else   A = colorspace('Lab<-RGB',A);end%预先计算高斯域权重。% Pre-compute Gaussian domain weights.[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));%重缩放范围方差（使用最大亮度）。% Rescale range variance (using maximum luminance).sigma_r = 100*sigma_r;%创建waitbar。% Create waitbar.h = waitbar(0,'Applying bilateral filter...');set(h,'Name','Bilateral Filter Progress');%应用双边滤波器。% Apply bilateral filter.dim = size(A);B = zeros(dim);for i = 1:dim(1)   for j = 1:dim(2)                 %提取局部区域。         % Extract local region.         iMin = max(i-w,1);         iMax = min(i+w,dim(1));         jMin = max(j-w,1);         jMax = min(j+w,dim(2));         I = A(iMin:iMax,jMin:jMax,:);                  %计算高斯距离权重。         % Compute Gaussian range weights.         dL = I(:,:,1)-A(i,j,1);         da = I(:,:,2)-A(i,j,2);         db = I(:,:,3)-A(i,j,3);         H = exp(-(dL.^2+da.^2+db.^2)/(2*sigma_r^2));                  %计算双边滤波器响应。         % Calculate bilateral filter response.         F = H.*G((iMin:iMax)-i+w+1,(jMin:jMax)-j+w+1);         norm_F = sum(F(:));         B(i,j,1) = sum(sum(F.*I(:,:,1)))/norm_F;         B(i,j,2) = sum(sum(F.*I(:,:,2)))/norm_F;         B(i,j,3) = sum(sum(F.*I(:,:,3)))/norm_F;   end   waitbar(i/dim(1));end%将过滤后的图像转换回sRGB颜色空间。% Convert filtered image back to sRGB color space.if exist('applycform','file')   B = applycform(B,makecform('lab2srgb'));else     B = colorspace('RGB<-Lab',B);end% Close waitbar.close(h);