图像去噪（matlab）.rar_DCT降噪matlab_PCA图像去噪_previous12j_图像 去噪_图像去噪

clear all; clc; %% ---------------数据读入------------- M1 = imread('1.png'); %读取图像 N1 = imread('2.png'); %读取图像 Q1 = imread('3.png'); %读取图像 M = imread('11.png'); %读取图像 N = imread('22.png'); %读取图像 Q = imread('33.png'); %读取图像 subplot(331);imshow(M1); title('原始图像'); %显示原始图像 subplot(332);imshow(N1); title('原始图像'); %显示原始图像 subplot(333);imshow(Q1); title('原始图像'); %显示原始图像 subplot(334);imshow(M); title('加噪图像'); %显示噪声图像 subplot(335);imshow(N); title('加噪图像'); %显示噪声图像 subplot(336);imshow(Q); title('加噪图像'); %显示噪声图像 %% --------------图像去噪------------------ [c,s]=wavedec2(M,2,'sym4'); %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 %提取小波分解中第一层的低频图像，即实现了低通滤波去噪 %提取小波分解中第二层的低频图像，即实现了低通滤波去噪 %相当于把第一层的低频图像经过再一次的低频滤波处理 k=wrcoef2('a',c,s,'sym4',2); subplot(337);imshow(k,[]);title('去噪图片'); [c,s]=wavedec2(N,2,'sym4'); %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 h=wrcoef2('a',c,s,'sym4',2); subplot(338);imshow(h,[]);title('去噪图片'); [c,s]=wavedec2(Q,2,'sym4'); %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 g=wrcoef2('a',c,s,'sym4',2); subplot(339);imshow(g,[]);title('去噪图片'); %% -----------------信噪比计算------------------ [n1,n2]=size(M1); M2 = double(M1); k1 = double(k); A=255; MSE=sum(sum((M2-k1).^2))/(n1*n2); PSNR1 = 20*log10(A/sqrt(MSE)) [n3,n4]=size(N1); N2 = double(N1); h1 = double(h); A=255; MSE=sum(sum((N2-h1).^2))/(n3*n4); PSNR2 = 20*log10(A/sqrt(MSE)) [n5,n6]=size(Q1); Q2 = double(Q1); g1 = double(g); A=255; MSE=sum(sum((Q2-g1).^2))/(n5*n6); PSNR3 = 20*log10(A/sqrt(MSE))