2025年CNN神经网络降噪（神经网络图像去噪代码matlab）

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 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>基于MATLAB的图像去噪系统——&#xff0c;用于对图像进行去噪处理。以下是该软件的主要功能和使用说明&#xff1a;<img src="https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0cdc89af879b4345bf1cb1dbe.png" alt="在这里插入图片描述" /></p>

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一、软件界面介绍：
（1）图像显示区域：
1.1 左侧显示添加噪声后的图像。
1.2 右侧显示去噪处理后的图像。
（2）按钮和功能：
2.1 打开图片：点击此按钮可以从文件系统中选择并加载一张图片。
2.2 路径：显示当前加载图片的文件路径。
2.3上一张：加载上一张处理过的图片。
2.4保存图片：将处理后的图片保存到文件系统中。
（3）功能按钮在这里插入图片描述
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3.1 二值化：对图像进行二值化处理。
3.2 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
3.3 均值滤波：应用均值滤波器进行去噪处理。
3.4 中值滤波：应用中值滤波器进行去噪处理。
3.5 高斯滤波：应用高斯滤波器进行去噪处理。
3.6 维纳滤波：应用维纳滤波器进行去噪处理。
3.7 双边滤波：应用双边滤波器进行去噪处理。
3.8 小波去噪：应用小波去噪方法进行去噪处理。
二、使用说明：
该软件提供了多种去噪滤波器，用户可以根据实际需求选择合适的去噪方法。
通过该软件，用户可以方便地对图像进行去噪处理，提升图像的质量和清晰度。在这里插入图片描述

基于MATLAB的图像去噪系统的详细介绍，包括软件界面、功能按钮和使用说明。我们将使用MATLAB的GUI设计工具（如GUIDE或App Designer）来实现这个系统。

一、软件界面介绍

图像显示区域
1.1 左侧显示添加噪声后的图像：显示用户加载的原始图像，并在其中添加噪声。
1.2 右侧显示去噪处理后的图像：显示经过去噪处理后的图像。
按钮和功能
2.1 打开图片：点击此按钮可以从文件系统中选择并加载一张图片。
2.2 路径：显示当前加载图片的文件路径。
2.3 上一张：加载上一张处理过的图片。
2.4 保存图片：将处理后的图片保存到文件系统中。
功能按钮
3.1 二值化：对图像进行二值化处理。
3.2 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
3.3 均值滤波：应用均值滤波器进行去噪处理。
3.4 中值滤波：应用中值滤波器进行去噪处理。
3.5 高斯滤波：应用高斯滤波器进行去噪处理。
3.6 维纳滤波：应用维纳滤波器进行去噪处理。
3.7 双边滤波：应用双边滤波器进行去噪处理。
3.8 小波去噪：应用小波去噪方法进行去噪处理。
二、使用说明
启动软件
打开MATLAB，运行图像去噪系统的主脚本（如image_denoising_system.m）。
加载图像
点击“打开图片”按钮，从文件系统中选择一张图像文件（支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等）。
选择图像后，左侧显示区域会显示添加噪声后的图像，右侧显示区域暂时为空。
添加噪声
系统会自动在加载的图像上添加噪声。你可以选择不同的噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声等），具体实现可以在主脚本中进行配置。
选择去噪方法
点击不同的功能按钮，选择合适的去噪方法：
二值化：将图像转换为二值图像。
灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
均值滤波：应用均值滤波器进行去噪处理。
中值滤波：应用中值滤波器进行去噪处理。
高斯滤波：应用高斯滤波器进行去噪处理。
维纳滤波：应用维纳滤波器进行去噪处理。
双边滤波：应用双边滤波器进行去噪处理。
小波去噪：应用小波去噪方法进行去噪处理。
查看去噪效果
选择去噪方法后，右侧显示区域会显示去噪处理后的图像。
保存处理后的图像
点击“保存图片”按钮，将处理后的图像保存到文件系统中。
三、MATLAB代码实现
主脚本 image_denoising_system.m
matlab
深色版本
function image_denoising_system
% 创建一个新的图形窗口
figure(‘Position’, [100, 100, 1200, 600]);
% 创建左侧和右侧的图像显示区域
left_axes = axes(‘Position’, [0.05, 0.1, 0.4, 0.8]);
right_axes = axes(‘Position’, [0.55, 0.1, 0.4, 0.8]);

% 创建按钮和文本框
open_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘打开图片’, ‘Position’, [10, 500, 100, 30], ‘Callback’, @open_image);
path_text = uicontrol(‘Style’, ‘text’, ‘String’, ‘路径：’, ‘Position’, [120, 500, 500, 30]);
prev_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘上一张’, ‘Position’, [630, 500, 100, 30], ‘Callback’, @load_previous);
save_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘保存图片’, ‘Position’, [740, 500, 100, 30], ‘Callback’, @save_image);

% 创建功能按钮
binary_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘二值化’, ‘Position’, [10, 450, 100, 30], ‘Callback’, @binary);
grayscale_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘灰度化’, ‘Position’, [120, 450, 100, 30], ‘Callback’, @grayscale);
mean_filter_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘均值滤波’, ‘Position’, [230, 450, 100, 30], ‘Callback’, @mean_filter);
median_filter_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘中值滤波’, ‘Position’, [340, 450, 100, 30], ‘Callback’, @median_filter);
gaussian_filter_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘高斯滤波’, ‘Position’, [450, 450, 100, 30], ‘Callback’, @gaussian_filter);
wiener_filter_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘维纳滤波’, ‘Position’, [560, 450, 100, 30], ‘Callback’, @wiener_filter);
bilateral_filter_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘双边滤波’, ‘Position’, [670, 450, 100, 30], ‘Callback’, @bilateral_filter);
wavelet_denoising_button = uicontrol(‘Style’, ‘pushbutton’, ‘String’, ‘小波去噪’, ‘Position’, [780, 450, 100, 30], ‘Callback’, @wavelet_denoising);

% 初始化
current_image = [];
noisy_image = [];
denoised_image = [];
image_path = ‘’;
image_stack = {};
stack_index = 0;

% 回调函数
function open_image(~, )
[filename, pathname] = uigetfile({‘.jpg;.jpeg;.png;.bmp’, ‘Image Files (*.jpg, *.jpeg, *.png, *.bmp)’}, ‘Select an Image’);
if isequal(filename, 0)
return;
end
image_path = fullfile(pathname, filename);
set(path_text, ‘String’, [‘路径：’ image_path]);
current_image = imread(image_path);
noisy_image = imnoise(current_image, ‘gaussian’, 0, 0.01); % 添加高斯噪声
imshow(noisy_image, ‘Parent’, left_axes);
denoised_image = [];
end

function load_previous(, )
if stack_index > 1
stack_index = stack_index - 1;
denoised_image = image_stack{stack_index};
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
end
end

function save_image(, ~)
if isempty(denoised_image)
[filename, pathname] = uiputfile({‘.jpg;.jpeg;.png;.bmp’, ‘Image Files (*.jpg, *.jpeg, *.png, *.bmp)’}, ‘Save Image’);
if isequal(filename, 0)
return;
end
full_filename = fullfile(pathname, filename);
imwrite(denoised_image, full_filename);
end
end

function binary(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = imbinarize(rgb2gray(noisy_image));
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function grayscale(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = rgb2gray(noisy_image);
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function mean_filter(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = imfilter(noisy_image, fspecial(‘average’, [3 3]));
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function median_filter(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = medfilt2(noisy_image, [3 3]);
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function gaussian_filter(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = imgaussfilt(noisy_image, 1);
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function wiener_filter(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = wiener2(noisy_image, [5 5]);
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function bilateral_filter(, ~)
if isempty(noisy_image)
denoised_image = imbilatfilt(noisy_image, 1, 0.1);
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function wavelet_denoising(, ~)
if ~isempty(noisy_image)
denoised_image = wdenoise2(noisy_image, 3);
imshow(denoised_image, ‘Parent’, right_axes);
add_to_stack(denoised_image);
end
end

function add_to_stack(image)
stack_index = stack_index + 1;
image_stack{stack_index} = image;
end
end
四、代码说明
主脚本 image_denoising_system.m：
创建了一个新的图形窗口，并设置了左侧和右侧的图像显示区域。
创建了各种按钮和文本框，用于加载图像、显示路径、加载上一张图片和保存图片。
定义了各种功能按钮，用于执行不同的去噪操作。
使用全局变量来存储当前图像、添加噪声后的图像、去噪处理后的图像、图像路径、图像栈和栈索引。
回调函数：
open_image：打开并加载图像，添加高斯噪声，并显示在左侧显示区域。
load_previous：加载上一张处理过的图片。
save_image：将处理后的图像保存到文件系统中。
binary：对图像进行二值化处理。
grayscale：将彩色图像转换为灰度图像。
mean_filter：应用均值滤波器进行去噪处理。
median_filter：应用中值滤波器进行去噪处理。
gaussian_filter：应用高斯滤波器进行去噪处理。
wiener_filter：应用维纳滤波器进行去噪处理。
bilateral_filter：应用双边滤波器进行去噪处理。
wavelet_denoising：应用小波去噪方法进行去噪处理。
add_to_stack：将处理后的图像添加到图像栈中。
希望这些代码和说明能帮助你完成基于MATLAB的图像去噪系统

2025年CNN神经网络降噪（神经网络图像去噪代码matlab）

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