MATLAB 的数字图像去噪技术
去噪是从图像中去除或减少噪声或伪影的过程。去噪使图像更清晰，并使我们能够清晰地看
到图像中更精细的细节。它不会直接改变图像的亮度或对比度，但由于去除了伪影，最终图
像可能看起来更亮。
在这个去噪过程中，我们选择一个二维框并将其滑动到图像上。使用该框重新计算原始图像
的每个像素的强度。
盒平均技术：
框平均可以被定义为对应像素的强度将被框所跨越的其相邻像素的所有强度的平均值替换。
这是一个点运算符。
现在，让我们假设盒子大小为 5 乘 5。它一次将跨越 25 个像素。中心像素（中心像素上的
点运算符）的强度值将是 5 乘 5 维框所覆盖的所有 25 个像素的强度的平均值。
例子：
% MATLAB code for Box averaging
% Read the cameraman image.
k1=imread("cameraman.jpg");
% create the noise of standard deviation 25
n=25*randn(size(k1));
%add the noise to the image=noisy_image
k2=double(k1)+n;
%display the noisy image.
imtool(k2,[]);
%averaging using [5 5] sliding box.
k3=uint8(colfilt(k2,[5 5], 'sliding', @mean));
%display the denoised image.
imtool(k3,[]);
%averaging using [9 9] sliding box.
k4=uint8(colfilt(k2, [9 9], 'sliding', @mean));
%display the denoised image.
imtool(k4,[]);
输出：
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