基于马尔科夫场的图像去噪MATLAB代码

简介：
本段MATLAB代码采用马尔科夫随机场理论进行图像去噪处理，有效去除噪声同时保持图像细节。适用于科研和工程应用中的图像预处理阶段。 马尔科夫场（Markov Fields）是一种统计模型，在图像处理和计算机视觉领域有广泛应用，尤其是在去除噪声方面效果显著。在给定的MATLAB代码中，它被用来对图像进行去噪处理。该方法假设每个像素值依赖于其邻近区域中的其他像素值，即一个像素的状态仅与其相邻像素有关。 这段代码首先加载了一个名为a.jpg的图像，并将其转换为灰度形式。接着将此灰度图二值化，使得亮度低于200的像素变为黑色（0），其余则变成白色（255）。随后，在该二值图像上随机引入噪声，即以10%的概率改变某些像素的颜色。 接下来定义了一个二维数组`YY`来存储更新后的马尔科夫场模型中的像素状态。在此模型中，-1代表黑色，而1表示白色。迭代过程中使用了两个关键参数：`beta`和`yita`。其中，`beta`调节相邻像素之间的相互作用强度；而`yita`则控制原始图像信息对更新过程的影响。 在马尔科夫场的迭代步骤中，通过一个循环不断调整矩阵R中的值直至达到稳定状态。每次迭代时，对于每个像素点都计算了两种可能的状态（1和-1）所对应的能量，并选择使得总能量最小的状态作为最终结果。这里的能量函数基于局部势能模型，考虑到了当前像素的值及其周围邻居的情况。 如果在一次迭代中发现新的状态与旧的不同，则表示该位置的像素发生了变化，从而更新`Change`变量以反映这一点。当整个图像中的所有像素都稳定下来（即没有进一步的变化发生）时，停止迭代过程。最后将优化后的矩阵R转换回灰度值，并通过imshow函数展示结果。 综上所述，这段代码利用了马尔科夫场模型来去除图像噪声并恢复其结构细节信息，在保留边缘和纹理方面表现尤为出色。