(完整word版)全变分去噪matlab程序注释.docx
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2022-10-30
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Function test1()
%定义test函数
im=imread('water.tif');
figure(1),imshow(im,[])
im=double(im);
%读取一幅tif格式的water图像，命名为im
%创建图像1，用来显示刚才读取的im图像
%生成矩阵im
[nx,ny]=size(im);
rand('state',0);
%读取矩阵的大小，Nx是矩阵im的行，Ny是矩阵的列
%为了能和作者产生相同的结果，在这里选择0，意思是在指定状态下，产生相同的随机结果
rdn=randn(nx,ny);
sigma1=20;
%随机的噪声是一个和输入图像的尺寸一样大的噪声，命名为rdn
赋值% 令西格玛等于20
noise=sigma1.*rdn;
%噪声等于20倍的rdn
imy=im+noise;
%新生成的imy图像是原图像加上噪声的图像，即imy是含噪声图像
figure(2),imshow(imy,[]),title(num2str(sigma1));
%建立图像2，用来显示带噪声的图像imy，标提是西格玛1的值
iteration=500;
u_old=imy;
迭代终%止的值
%进行初始化
系数
%迭代开始，是从1到500，步长为1，也就是迭代500次
tau=0.01;
%
for n=1:iteration
u=u_old+tau .*(BackwardX( ForwardX(u_old))+BackwardY(ForwardY(u_old)));
f x, y
f x, y
2
2
u u old 0.01
%对图像求二阶偏导，公式为
x
2
y
2
u_old=u;
将计算后%得到的图像u重新命名为u-old
figure(3),imshow(u,[]),title(num2str(n))
建% 立图像3，用来显示图像u，标题为迭代次数
end
end
%结束
%结束
function [dx]=BackwardX(u);
[Ny,Nx] = size(u);
%定义BackwardX(u)函数
%读取矩阵u的大小,因为对行求差的时候只需要列坐标变动，所以这里行列的名字颠倒一下，这样更方便
dx = u; 令dx和u%一样
dx(2:Ny-1,2:Nx-1)=( u(2:Ny-1,2:Nx-1)-u(2:Ny-1,1:Nx-2));
f y,x
dx y,x u y,x u y,x 1
dx
保留竖直方向上的差值
%
对矩阵中列求一阶偏导，即
x
a a
a
1n
12
11
%
dx
a a
y2
a
y1
mn
dx(:,Nx) = -u(:,Nx-1)；
%dx中Nx列所有元素的值都等于-u矩阵中Nx-1列的
end
%结束
function [dy]=BackwardY(u);
[Ny,Nx] = size(u);
dy = u;
%定义BackwardY(u)函数
读取图像%U的大小
令dx和u一%样
dy(2:Ny-1,2:Nx-1)=( u(2:Ny-1,2:Nx-1) - u(1:Ny-2,2:Nx-1) );
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weixin_481408692023-05-30简直是宝藏资源，实用价值很高，支持！
