本文介绍了如何使用MATLAB进行马尔科夫随机场（MRF）图像去噪的仿真。通过建立MRF模型，结合最大后验概率准则，对图像进行去噪处理。提供的源代码包括图像读取、灰度转换、权重设置、迭代优化更新像素值以及结果展示，可按需调整参数以优化去噪效果。
图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一。马尔科夫随机场（Markov Random Field，MRF）是一种常用的建模方法，被广泛应用于图像去噪领域。本文将介绍如何使用 MATLAB 进行基于马尔科夫随机场的图像去噪的仿真，并提供相应的源代码。
马尔科夫随机场是一种描述随机现象的概率模型，它基于马尔科夫性质，即给定当前状态，未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。在图像去噪中，我们可以将图像看作是一个马尔科夫随机场，每个像素的灰度值是一个随机变量，受其周围像素的影响。通过建立适当的能量函数和最大后验概率准则，可以利用 MRF 模型对图像进行去噪。
下面是基于马尔科夫随机场的图像去噪的 MATLAB 仿真代码：
% 读取待去噪图像
originalImage = imread('noisy_image.png');
noi
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