基于matlab的图像降噪技术,matlab降噪处理

　　为了提高算法去除噪声和保留细节信息的性能，Peroha等人[8]提出了一种基于热中扩散方程的扩散算法，即PM模型。模型主要基于经典的各向异性扩散方dgi，j，t/dt=div(d！g)提出用函数控制的扩散系数代替扩散系数D。预防性维护模式是

　　第二部分代码全部清除；

　　全部关闭；

　　% Io=im read( Image/article 3 . BMP )；%读入图像

　　% Io=im read( Image/gzc 01 . BMP )；

　　io=im read( pepper . BMP )；

　　% Io=imread( Image/camera tor . BMP )；

　　I=double(RGB 2 gray(Io))；

　　in=I；

　　% I=double(Io)；

　　% stan _ var=20

　　% var=stan_var^(2)；

　　% IN1=randn(size(I))* stan _ var；

　　% In=I IN1

　　% save( In )；

　　% % load(“In”)；

　　图(2)，imshow(在，[]，边框，紧)；

　　图(3)，imshow(I，[]，边框，紧)；

　　=0.2；

　　iter=350

　　K=2.5

　　[ImMAE，PSNRAll，Is]=diffusion_PM(I，In，iter，lamda，K)；

　　图(4)，imshow(是，[]，边框，紧)；

　　图(5)，imshow(Is-In，[]， Border ， tight )；

　　[Ny，Nx]=size(Is)；

　　x=1:Nx；

　　level=fix(Ny/2)；

　　y=Is(level，)；

　　y1=I(级别，)；

　　y2=In(级别，)；

　　图(14)；

　　支线剧情(2，1，1)；plot(x，y，x，y1)；

　　标题(“平滑图像和原始图像”)

　　支线剧情(2，1，2)；plot(x，y，x，y1，x，y2)；

　　标题(“噪声图像和原始图像”)

　　图(6)；

　　x=1:ITER；

　　plot(x，PSNRAll)；标题(“PSNR”)

　　图(7)；

　　x=1:ITER；

　　plot(x，ImMAE)；标题(“MAE”)

　　3运行结果

　　4参考文献[1]严，和文成玉。基于改进PM模型的医学超声图像去噪算法。成都信息工程大学学报034.006(2019):第600-605页。

　　[2]，王，基于PM模型和YK模型的改进图像去噪方法[J].微机信息，2009(21):3。

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