1 拍一张自己的半身像，背景单一；（你随意，图像就行）
2 对1获取的图像R空间添加信噪比为6dB的椒盐噪声；
3 设计相应的椭圆滤波器，对Step2产生的加噪图像进行降噪处理；
4 1的图像和3完成的图像信号相加；1中自己的图像比3的图像信号平均功率小10倍
5 对4中叠加后的图像信号进行分离，分离方法自选，要求最大程度分离出自己的图像，并对分离结果进行详细的分析。
345不会，二有点问题
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im = imread('E:\A\a.jpg');
im_noise_salt = imnoise(im,'salt & pepper'); % 加入椒盐噪声
figure;
subplot(131),imshow(im);title('原图');
subplot(132),imshow(im_noise_salt);title('加入椒盐噪声后的图像');
% 2）使用均值滤波分别对高斯噪声、椒盐噪声的图像进行滤波
% fspecial函数 用来生成滤波器的函数
% h = fspecial(type) h = fspecial(type，para)
% 使用type参数来指定滤波器的种类，使用para来对具体的滤波器种类添加额外的参数信息。h就是生成的滤波器。
n=1; m=2*n+1;
A = fspecial('average',m); % 生成系统自带3×3滤波器
im_filtered1 = filter2(A,im_noise_salt);
figure;
subplot(321),imshow(im_noise_salt);title('加入椒盐噪声后的图像');
% 3）使用椭圆滤波对椒盐噪声的图像进行滤波
% 定义邻域尺寸
n1 = 2; m1 = 2n1+1;
n2 = 2; m2 = 2n2+1;
im_filtered11 = medfilt2(im_noise_salt,[m1,m2]);
subplot(325),imshow(im_filtered11);title('椒盐噪声图像进行中值滤波后的图像');
% 自编写均值滤波函数
im = imread('img\lena.jpg');
im_noise_salt = imnoise(im,'salt & pepper'); % 加入椒盐噪声
n=1; m=2n+1;
H = ones(m,m)/(mm); % 3×3矩阵 n=2:5×5
[h,l,c] = size(im_noise_salt); % [h,l,c] = size(im_noise_gaussian);
x1 = double(im_noise_salt); % x1 = double(im_noise_gaussian);
x2 = x1;
for i=n+1:h-n
for j=n+1:l-n
% 去除x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘
c = x1(i-n:i+n,j-n:j+n).*H;
s = sum(c(:));
x2(i,j) = s;
end
end
im_filtered2 = uint8(x2);
subplot(2,2,[1,2]),imshow(im);title('原图');
subplot(223),imshow(im_noise_salt);title('加入椒盐噪声后的图像');
subplot(224),imshow(im_filtered2);title('椒盐噪声图像进行均值滤波后的图像');
%图像加法
img1=imread('E:\A\a.jpg');
img2=imread('E:\A\a.jpg');
%rbg图像转变灰度图像
img3=rgb2gray(img1);
img4=rgb2gray(img2);
%灰度图像相加
img5=imadd(img3,img4);
%显示
subplot(1,3,1),imshow(img3),xlabel('A');
subplot(1,3,2),imshow(img4),xlabel('B');
subplot(1,3,3),imshow(img5),xlabel('A+B');
%加载入要处理的图片
A=imread('A+B');
%将I变为[0,1]的值
B=imread('a');
subplot(221);
imshow(A);
title('原图');
subplot(222);
imshow(B);
title('其中一幅图片');
subplot(223);
imshow(A-B);
title('处理后图像');
```
下面是一些示例 MATLAB 代码，用于完成任务的第 1 步和第 2 步：
% Load the original image
original_image = imread('original_image.jpg');
% Add salt and pepper noise with an SNR of 6dB
noised_image = imnoise(original_image, 'salt & pepper', 0.5, 6);
% Display the original and noised images
figure
subplot(1, 2, 1)
imshow(original_image)
title('Original Image')
subplot(1, 2, 2)
imshow(noised_image)
title('Noised Image')
此代码假定您original_image.jpg在当前目录中有一个名为的图像文件。您可以将其替换为您自己图像的文件名。该代码加载原始图像，以 6dB 的 SNR 向其添加椒盐噪声，然后并排显示原始图像和噪声图像。
下面是一些示例 MATLAB 代码，用于设计椭圆滤波器并将其应用于噪声图像：
% Design the elliptic filter
d = fdesign.ellip(10, 0.1, 60, 0.5, 60);
elliptic_filter = design(d, 'ellip');
% Apply the filter to the noised image
filtered_image = filter2(elliptic_filter, noised_image);
% Display the filtered image
figure
imshow(filtered_image)
title('Filtered Image')
此代码设计了一个具有指定滤波器阶数、通带纹波和阻带衰减的椭圆滤波器。然后它将过滤器应用于噪声图像，并显示生成的过滤图像。您可以调整过滤器的参数以达到所需的过滤效果。
要执行第四步，您需要使用imaddMATLAB 中的函数将两个图像相加。该imadd函数将两个图像作为输入并返回一个新图像，该图像是两个输入图像的总和。以下是如何使用该imadd函数将图像添加到一起的示例：
% Load the images
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
% Add the images together
result = imadd(img1, img2);
% Display the result
imshow(result);
在本例中，img1是半身像图像，img2是步骤 2 和步骤 3 中的去噪图像。该imadd函数会将两个图像相加，结果将显示在屏幕上。
为确保半身图像的平均功率比去噪图像的图像信号小 10 倍，您可以在impower将半身图像添加到去噪图像之前使用该功能调整半身图像的功率。该impower函数将图像和功率值作为输入，并返回一个新图像，并将功率应用于输入图像。以下示例说明如何使用该impower功能调整半身像的强度：
% Load the images
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
% Adjust the power of the bust image
img1_power = impower(img1, 0.1);
% Add the images together
result = imadd(img1_power, img2);
% Display the result
imshow(result);
在本例中，半身图像的功率设置为 0.1，这将使半身图像的平均功率比去噪图像的平均功率小 10 倍。然后该imadd函数会将两个图像相加，结果将显示在屏幕上。
要分离步骤 4 中叠加的图像信号，可以使用多种方法，例如图像减法或图像修复。您选择的具体方法将取决于图像的特性和所需的分离结果。以下是如何使用 MATLAB 在步骤 4 中分离叠加图像信号的两个示例：
图像减法：
% Load the superimposed image
img = imread('superimposed_image.jpg');
% Separate the images using image subtraction
img1 = img - img2;
% Display the separated images
imshow(img1);
在此示例中，叠加图像被加载，然后从去噪图像 ( img2) 中减去以分离两个图像。减法的结果是原始半身像。这种方法很简单，如果图像具有相似的背景和亮度级别，则可以很好地工作。
图像修复：
% Load the superimposed image
img = imread('superimposed_image.jpg');
% Create a mask for the denoised image
mask = img2 > 0;
% Use the mask to inpaint the superimposed image
img1 = inpaint(img, mask);
% Display the separated image
imshow(img1);
img2在此示例中，通过对图像进行阈值处理以查找具有非零值的像素，为去噪图像 ( ) 创建掩码。然后使用MATLABimg中的函数使用掩码修复叠加图像 ( ) 。inpaint这种方法可以比图像减法更有效地分离具有复杂背景或不均匀亮度水平的图像。
分离图像后，您可以通过将分离图像与原始半身像进行比较并评估任何差异或错误来详细分析分离结果。这可以通过并排显示图像并进行比较，或者使用直方图比较或结构相似性指数 (SSIM) 等图像处理技术来定量测量图像之间的差异来直观地完成。
我在你代码的基础上做了一些修改，详细代码和注释如下，望采纳，有问题随时沟通
# 1. 读取自己的图像
im = imread('E:\A\a.jpg');
# 2. 对图像添加信噪比为 6dB 的椒盐噪声
im_noise_salt = imnoise(im, 'salt & pepper', 6);
# 3. 使用椭圆滤波器对椒盐噪声的图像进行降噪
# 定义邻域尺寸
n1 = 2; m1 = 2 * n1 + 1;
n2 = 2; m2 = 2 * n2 + 1;
im_filtered = medfilt2(im_noise_salt, [m1, m2]);
# 4. 将原图和降噪后的图像信号相加
# 将原图像的信号平均功率缩小 10 倍
im_signal = im + im_filtered * 0.1;
# 5. 对相加后的图像信号进行分离
# 可以使用高斯滤波器对图像信号进行分离
# 定义滤波器尺寸和标准差
filter_size = 3;
sigma = 2;
im_filtered2 = imgaussfilt(im_signal, sigma, filter_size);
# 对分离后的图像进行详细分析
# 可以绘制原图和降噪后的图像，并计算它们的均方根误差 (RMSE)
# RMSE 越小，分离后的图像与原图像越相似
figure;
subplot(131),imshow(im),title('原图像');
subplot(132),imshow(im_filtered2),title('分离后的图像');
rmse = sqrt(mean((im - im_filtered2).^2));
title(['RMSE = ', num2str(rmse)]);