步骤如下： 1. 读入带噪声的图像，并显示原始图像和带噪声的图像。 2. 对带噪声的图像进行空间域去噪处理，可以选择中值滤波、均值滤波、高斯滤波等方法。 3. 对带噪声的图像进行频率域去噪处理，可以选择傅里叶变换、小波变换等方法。在频率域中，可以使用低通滤波器或者带阻滤波器来去除噪声。 4. 将空间域和频率域的处理结果进行融合，得到最终的去噪图像。 5. 显示去噪后的图像，并保存处理结果。 下面是MATLAB代码实现： % 读入带噪声的图像 img = imread('noisy_image.jpg'); % 显示原始图像和带噪声的图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(1,2,2); imshow(img); title('Noisy Image'); % 空间域去噪处理 img_spatial = medfilt2(img, [3,3]); % 中值滤波 % 频率域去噪处理 img_fft = fft2(img); img_fft_shift = fftshift(img_fft); img_fft_shift_filtered = img_fft_shift .* fspecial('gaussian', size(img), 10); img_fft_filtered = ifftshift(img_fft_shift_filtered); img_freq = ifft2(img_fft_filtered); img_freq = uint8(real(img_freq)); % 融合空间域和频率域的处理结果 img_final = img_spatial .* 0.5 + img_freq .* 0.5; % 显示去噪后的图像 figure; imshow(img_final); title('Denoised Image'); % 保存处理结果 imwrite(img_final, 'denoised_image.jpg');

本网转载内容版权归原作者和授权发表网站所有，仅供学习交流之用，如有涉及版权问题，请通知我们尽快处理。