标签：class 备份 imshow ubi 函数 滤波 noi 测试 pre
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滤波算法main.m：
%% 测试函数 %NLM滤波及滤波与 clc,clear all,close all; ima_ori=double(imread(‘F:\Users\****n\Documents\MATLAB\TestImages\标准图像\lenna.bmp‘));%原图 ima=imresize(ima_ori,0.5,‘nearest‘); [wid,len,channels]=size(ima); search=1;%搜索窗半径大小=4 patch=1;%匹配窗半径大小 sigma=5; rima=imresize(ima,2,‘bicubic‘);%原图降采样后的双三次插值放大 % denoise fima=rima; if channels>2 for i=1:channels fima(:,:,i)=NLmeansfilter(rima(:,:,i),search,patch,sigma); end end % show results %subplot(1,3,1),imshow(uint8(ima)),title(‘original‘); subplot(1,3,2),imshow(uint8(rima)),title(‘ori-bicubic‘); subplot(1,3,3),imshow(uint8(fima)),title(‘filtered‘);%NLM滤波后图像 [PSNR_ori, MSE_ori] = psnr(rima, ima_ori); [PSNR_nlm, MSE_nlm] = psnr(fima, ima_ori);%将双三次插值的结果
记录：有些忘了，貌似是想对比滤波+插值和插值+滤波？
[PSNR_ori, MSE_ori] = psnr(rima, ima_ori);
[PSNR_nlm, MSE_nlm] = psnr(fima, ima_ori);
分别计算的是单纯降采样后又插值的psnr，以及，插值后又进行了滤波的psnr。
可以发现，多了nlm滤波步骤后，psnr由29.1026->29.2503，提高了0.1477。
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