photoshop怎样去除照片噪点

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1启动Photoshop后打开待处理的照片，将图像显示放大至200%，以便局部观察。  

2选取菜单命令“滤镜→杂色→去斑”命令。执行后你会发现细节表现略好，不过会存在画质丢失的现象。　

3再选取菜单命令“滤镜→杂色→蒙尘与划痕”命令。通过调节“半径”和“阈值”滑块，同样可以达到去噪效果，通常半径值1像素即可；而阈值可以对去噪后画面的色调进行调整，将画质损失减少到最低。设置完成后按下“确定”按钮即可。

%利用小波变换对8位灰度图像进行去噪去噪处理，最后显示信噪比和均方误差

clear all;clc;

A=imread('d:/photo/fabric/cd4 - 复制bmp');

subplot(121),imshow(A);title('original imge');

[m,n]=size(A);

A=double(A);

%选取分解小波

display('选择分解的小波：');

display('enter 1 for haar wavelet');

display('enter 2 for db2 wavelet');

display('enter 3 for db4 wavelet');

display('enter 4 for sym wavelet');

display('enter 5 for sym wavelet');

display('enter 6 for bior wavelet');

display('enter 7 for bior wavelet');

display('enter 8 for mexh wavelet');

display('enter 9 for coif wavelet');

display('enter 10 for meyr wavelet');

display('enter 11 for morl wavelet');

display('enter 12 for rbio wavelet');

display('press any key to quit');

ww=input('enter your choice: ');

switch ww

case 1

wv='haar';

case 2

wv='db2';

case 3

wv='db4' ;

case 4

wv='sym2'

case 5

wv='sym4';

case 6

wv='bior11';

case 7

wv='bior68';

case 8

wv='mexh';

case 9

wv='coif5';

case 10

wv='dmey';

case 11

wv='mor1';

case 12

wv='jpeg97';

otherwise

quit;

end

%选取分解的层数

display('选择分解层数：');

levels=input('enter 1 or 2 : ');

filtertype=wv;

[C,S]=wavedec2(A,levels,filtertype); %小波分解

var=length(C)-S(size(S,1)-1,1)^2+1;

%{

%第一中去噪方法：用此种方法时，效果与选取分解的层数没有关系，只与选取的小波有关系

C(var:length(C))=0; %将对角线的高频系数置零

B=waverec2(C,S,filtertype); %重构图像

%}

%{

%第二种去噪方法：贝叶斯阈值去噪，对各个高频系数进行贝叶斯阈值去噪

display('选择软阈值或者硬阈值：');

display('enter 1 for soft thresholding');

display('enter 2 for hard thresholding');

sorh=input('sorh: ');

sigmahat=median(abs(C(var:length(C))))/06745; %Calculating sigmahat

st=(S(1,1)^2)+1; %低频系数的个数

bayesC=[C(1:st-1),zeros(1,length(st:1:length(C)))]; %只是保留低频信息

for jj=2:size(S,1)-1 %行数

%对于水平高频系数

coeh=C(st:st+S(jj,1)^2-1);

thr=bayes(coeh,sigmahat);

if sorh==1

bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coeh,thr);

end

if sorh==2

bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=hthresh(coeh,thr);

end

st=st+S(jj,1)^2;

%对于垂直高频系数

coev=C(st:st+S(jj,1)^2-1);

thr=bayes(coev,sigmahat);

if sorh==1

bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coev,thr);

end

if sorh==2

bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=hthresh(coev,thr);

end

st=st+S(jj,1)^2;

%对于对角高频系数

coed=C(st:st+S(jj,1)^2-1);

thr=bayes(coed,sigmahat);

if sorh==1

bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coed,thr);

end

if sorh==2

bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=hthresh(coed,thr);

end

st=st+S(jj,1)^2;

end

B=waverec2(bayesC,S,filtertype); %重构图像

%}

%{

%第三种方法：采用Donoho和Johnstone提出的固定阈值的方法进行去噪处理

display('选择软阈值或者硬阈值：');

display('enter 1 for soft thresholding');

display('enter 2 for hard thresholding');

sorh=input('sorh: ');

st=(S(1,1)^2)+1; %低频系数的个数

djC=[C(1:st-1),zeros(1,length(st:1:length(C)))]; %只是保留低频信息

for jj=2:size(S,1)-1 %行数

%对于水平高频系数

coeh=C(st:st+S(jj,1)^2-1);

sigmah=median(abs(coeh))/06745;

thr=sigmahsqrt(2log10(length(coeh)));

if sorh==1

djC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coeh,thr);

end

if sorh==2

djC(st:st+S(jj,1)^2-1)=hthresh(coeh,thr);

end

st=st+S(jj,1)^2;

%对于垂直高频系数

coev=C(st:st+S(jj,1)^2-1);

sigmav=median(abs(coev))/06745;

thr=sigmavsqrt(2log10(length(coev)));

if sorh==1

djC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coev,thr);

end

if sorh==2

djC(st:st+S(jj,1)^2-1)=hthresh(coev,thr);

end

st=st+S(jj,1)^2;

%对于对角高频系数

coed=C(st:st+S(jj,1)^2-1);

sigmad=median(abs(coed))/06745;

thr=sigmavsqrt(2log10(length(coed)));

if sorh==1

djC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coed,thr);

end

if sorh==2

djC(st:st+S(jj,1)^2-1)=hthresh(coed,thr);

end

st=st+S(jj,1)^2;

end

B=waverec2(djC,S,filtertype); %重构图像

%}

subplot(122),imshow(uint8(B));title('de-noised image');

%imwrite(B,'fab5bmp'); %保存图像在m文件的路径中

%计算信噪比

t=0;

for i=1:m

for j=1:n

t=t+(abs(B(i,j)-A(i,j)))^2;

end

end

mse=t/(mn); %图像均方误差

psnr=10log10((255^2)/mse); %峰值信噪比

display('mse:');

mse

display('psnr:');

psnr

百度搜索下载“Photoshop'

启动Photoshop后打开待处理的照片，将图像显示放大至200%，以便局部观察。

选取菜单命令“滤镜→杂色→去斑”命令。

再选取菜单命令“滤镜→杂色→蒙尘与划痕”命令

通过调节“半径”和“阈值”滑块，同样可以达到去噪效果，通常半径值1像素即可；而阈值可以对去噪后画面的色调进行调整，将画质损失减少到最低。设置完成后按下“确定”按钮即可

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