Чтение изображения в градациях серого.

I = imread('cameraman.tif');

Добавление нулевого среднего белого гауссова шума с 0.0015 дисперсией к изображению с использованием imnoise функция.

noisyImage = imnoise(I,'gaussian',0,0.0015);

Удалите шум из изображения с помощью фильтрации нелокальных средств. imnlmfilt функция оценивает степень сглаживания на основе стандартного отклонения шума в изображении.

[filteredImage,estDoS] = imnlmfilt(noisyImage);

Отображение шумного изображения (слева) и нездешнего отфильтрованного изображения (справа) в качестве монтажа. Отображение расчетной степени сглаживания, estDoS, в заголовке рисунка.

Фильтр нелокальных средств удаляет шум из входного изображения, но сохраняет резкость сильных краев, таких как силуэт человека и зданий. Эта функция также сглаживает текстурированные области, такие как трава на переднем плане изображения, что приводит к меньшей детализации по сравнению с шумным изображением.

montage({noisyImage,filteredImage})
title(['Estimated Degree of Smoothing, ', 'estDoS = ',num2str(estDoS)])

Прочтите цветное изображение.

imRGB = imread('peppers.png');

Добавьте белый гауссов шум с нулевым средним значением и 0.0015 дисперсией к изображению, используя imnoise функция. Отображение шумного изображения RGB.

noisyRGB = imnoise(imRGB,'gaussian',0,0.0015);
imshow(noisyRGB)

Преобразуйте шумное изображение RGB в цветовое пространство L * a * b, чтобы фильтр нелокальных средств сглаживал похожие цвета.

noisyLAB = rgb2lab(noisyRGB);

Извлеките однородный сегмент L * a * b из шумного фона для вычисления стандартного отклонения шума.

roi = [210,24,52,41];
patch = imcrop(noisyLAB,roi);

В этом поле L * a * b вычислите евклидово расстояние от начала координат,edist. Затем вычислите стандартное отклонение edist для оценки шума.

patchSq = patch.^2;
edist = sqrt(sum(patchSq,3));
patchSigma = sqrt(var(edist(:)));

Установите 'DegreeOfSmoothing' значение должно быть выше стандартного отклонения исправления. Фильтрация шумного изображения L * a * b * с помощью фильтрации нелокальных средств.

DoS = 1.5*patchSigma;
denoisedLAB = imnlmfilt(noisyLAB,'DegreeOfSmoothing',DoS);

Преобразование отфильтрованного изображения L * a * b в цветовое пространство RGB. Отображение отфильтрованного изображения RGB.

denoisedRGB = lab2rgb(denoisedLAB,'Out','uint8');
imshow(denoisedRGB)

Сравните патч из шумного RGB-изображения (слева) и тот же патч из немолированного RGB-изображения (справа).

roi2 = [178,68,110,110];
montage({imcrop(noisyRGB,roi2),imcrop(denoisedRGB,roi2)})