Считайте изображение в рабочую область и отобразите ее.

I = imread('cameraman.tif');
imshow(I)
title('Original Image')

Сглаживайте изображение с помощью анизотропной диффузии. Для сравнения также сглаживайте изображение с помощью Гауссова размывания. Настройте стандартное отклонение sigma Гауссова ядра сглаживания так, чтобы текстурированные области, такие как трава, сглаживались подобная сумма для обоих методов.

Idiffusion = imdiffusefilt(I);
sigma = 1.2;
Igaussian = imgaussfilt(I,sigma);

Отобразите результаты.

montage({Idiffusion,Igaussian},'ThumbnailSize',[])
title('Smoothing Using Anisotropic Diffusion (Left) vs. Gaussian Blurring (Right)')

Анизотропная диффузия сохраняет резкость ребер лучше, чем Гауссово размывание.

Считайте полутоновое изображение, затем примените сильный Гауссов шум к нему. Отобразите шумное изображение.

I = imread('pout.tif');
noisyImage = imnoise(I,'gaussian',0,0.005);
imshow(noisyImage)
title('Noisy Image')

Вычислите структурный индекс подобия (SSIM), чтобы измерить качество шумного изображения. Чем ближе значение SSIM к 1, тем лучше изображение соглашается с бесшумным ссылочным изображением.

n = ssim(I,noisyImage);
disp(['The SSIM value of the noisy image is ',num2str(n),'.'])

The SSIM value of the noisy image is 0.26556.

Уменьшайте шум с помощью анизотропной диффузии. Во-первых, попробуйте параметры по умолчанию за анизотропный фильтр диффузии и отобразите результат.

B = imdiffusefilt(noisyImage);
imshow(B)
title('Anisotropic Diffusion with Default Parameters')

nB = ssim(I,B);
disp(['The SSIM value using default anisotropic diffusion is ',num2str(nB),'.'])

The SSIM value using default anisotropic diffusion is 0.65665.

Изображение все еще ухудшается шумом, поэтому совершенствуйте фильтр. Выберите квадратичный метод проводимости, потому что изображение характеризуется больше широкими однородными областями, чем высококонтрастными ребрами. Оцените оптимальный порог градиента и количество итераций при помощи функции imdiffuseest. Отобразите получившееся изображение.

[gradThresh,numIter] = imdiffuseest(noisyImage,'ConductionMethod','quadratic');
C = imdiffusefilt(noisyImage,'ConductionMethod','quadratic', ...
    'GradientThreshold',gradThresh,'NumberOfIterations',numIter);
imshow(C)
title('Anisotropic Diffusion with Estimated Parameters')

nC = ssim(I,C);
disp(['The SSIM value using quadratic anisotropic diffusion is ',num2str(nC),'.'])

The SSIM value using quadratic anisotropic diffusion is 0.88135.

Шум менее очевиден в получившемся изображении. Значение SSIM, которое ближе к 1, подтверждает, что качество изображения улучшилось.

Загрузите шумный 3-D полутоновый объем MRI.

load mristack

Выполните осведомленное о ребре шумоподавление на объеме с помощью анизотропной диффузии. Чтобы предотвратить сверхсглаживание низкоконтрастных функций в мозгу, сократите число итераций от номера по умолчанию, 5. Компромисс - то, что меньше шума удалено.

diffusedImage = imdiffusefilt(mristack,'NumberOfIterations',3);

Чтобы сравнить шумное изображение и отфильтрованное изображение подробно, отобразите десятый срез обоих.

imshowpair(mristack(:,:,10),diffusedImage(:,:,10),'montage')
title('Noisy Image (Left) vs. Anisotropic-Diffusion-Filtered Image (Right)')

Вычислите счет Средства анализа качества изображения естественности (NIQE), усредненный по всем срезам в объеме. Счет NIQE обеспечивает количественные показатели качества изображения, которое не требует ссылочного изображения. Понизьтесь очки NIQE отражают лучшее перцепционное качество изображения.

nframes = size(mristack,3);
m = 0;
d = 0;
for i = 1:nframes
    m = m + niqe(mristack(:,:,i));
    d = d + niqe(diffusedImage(:,:,i));
end
mAvg = m/nframes;
dAvg = d/nframes;
disp(['The NIQE score of the noisy volume is ',num2str(mAvg),'.'])

The NIQE score of the noisy volume is 5.7794.

disp(['The NIQE score using anisotropic diffusion is ',num2str(dAvg),'.'])

The NIQE score using anisotropic diffusion is 4.1391.

Счет NIQE сопоставим с наблюдением за уменьшаемым шумом в отфильтрованном изображении.