Matlab中的wdenoise-这是2D还是3D过滤器？

我正在使用matlab中的函数wdenoise对存储为3D矩阵[m x n x time]的图像堆栈进行去噪。我正在运行wdenoise通过第三维度，时间。它的工作原理和预期的一样，但是当我从堆栈中查看单个图像时，它们看起来也在空间上平滑了。这是时间平滑的副产品，还是函数中存在在所有维度上去噪/平滑的功能

my_matrix = [400x400x60];
my_denoised_matrix=zeros(size(my_matrix));



for i = 1:length(my_matrix)
    for j = 1:length(my_matrix)
        my_denoised_matrix(i,j,:) = wdenoise(squeeze(my_matrix(i,j,:)));
    end
end

同样，每个像素的时间轮廓是平滑的，这是我所期望的。但为什么最终结果看起来在空间上也是平滑的呢

---

感谢您的帮助。

它们似乎是作为时间平滑的副产品在空间上平滑的

行

my_去噪_矩阵（i，j，：）=wdenoise（挤压（my_矩阵（i，j，：）））仅在第三维中过滤（时间平滑）

通过使用复制60次的同一图像，可以验证没有空间过滤：

%Build "my_matrix" [400x400x60];
%Same image is duplicated 60 times.
I = imresize(im2double(imread('cameraman.tif')), [400, 400]);
my_matrix = repmat(I, 1, 1, 60);

my_denoised_matrix=zeros(size(my_matrix));

for i = 1:length(my_matrix)
    for j = 1:length(my_matrix)
        my_denoised_matrix(i,j,:) = wdenoise(squeeze(my_matrix(i,j,:)));
    end
end

%Check the difference between I and my_denoised_matrix:  
D = I - my_denoised_matrix;
max_abs_diff = max(abs(D(:)));
disp(['max_abs_diff = ', num2str(max_abs_diff)]);

它们似乎是作为时间平滑的副产品在空间上平滑的

行
my_去噪_矩阵（i，j，：）=wdenoise（挤压（my_矩阵（i，j，：）））仅在第三维中过滤（时间平滑）

通过使用复制60次的同一图像，可以验证没有空间过滤：

%Build "my_matrix" [400x400x60];
%Same image is duplicated 60 times.
I = imresize(im2double(imread('cameraman.tif')), [400, 400]);
my_matrix = repmat(I, 1, 1, 60);

my_denoised_matrix=zeros(size(my_matrix));

for i = 1:length(my_matrix)
    for j = 1:length(my_matrix)
        my_denoised_matrix(i,j,:) = wdenoise(squeeze(my_matrix(i,j,:)));
    end
end

%Check the difference between I and my_denoised_matrix:  
D = I - my_denoised_matrix;
max_abs_diff = max(abs(D(:)));
disp(['max_abs_diff = ', num2str(max_abs_diff)]);

如果您想知道滤波器的作用，请将其应用于合成信号/图像，从而知道在不同情况下预期的输出。通常，
t=0（50,50,50）；t（25,25,25）=1
是线性滤波器的良好测试用例（根据需要调整大小）。与卷积核相同的滤波结果。您将能够看到它是否仅沿三维延伸或沿其他维度延伸。如果您想知道过滤器的作用，请将其应用于合成信号/图像，从而知道在不同情况下预期的输出。通常，
t=0（50,50,50）；t（25,25,25）=1
是线性滤波器的良好测试用例（根据需要调整大小）。与卷积核相同的滤波结果。您将能够看到它是否仅沿三维延伸，还是也沿其他维度延伸。