Шумоподавление с использованием фильтра частиц в Matlab

Question

Я пытаюсь шумоподавить изображение с помощью фильтра частиц.Это не полная реализация фильтра частиц, я просто использую некоторую его часть.Я новичок в Matlab и получаю следующую ошибку

"Index exceeds matrix dimensions.

Error in particle_filter_denoising (line 42)
         Xkposeterior=[EImg(i,j-1);EImg(i-1,j);EImg(i-1,j-1)];"

Я пробовал отладку, но не могу понять, почему код работает неправильно.

    Img = imread('a.jpg');
Img= rgb2gray(Img);
Img=im2double(Img);
V =0.001;
clc;

x_N=V ;
x_R=V *2;
NImg=imnoise(Img,'gaussian',Var);

subplot(1,3,1);imshow(Img);title('Original Image');
subplot(1,3,2);imshow(NImg);title('Noisy Gaussian Image');

[r  c] =size(Img);
EImg=zeros(r,c);
EImg(1,:) =Img(1,:);
EImg(:,1)=Img(:,1);
A=[0.35 0.35 0.3;0 1 0;0 0 1];

%Initial state
Xkposeterior=[EImg(2,  1);EImg(1,2);EImg(1,1)];
X_prior = A*Xkposeterior;

%particles
N=100;
X_Particle=[];

X_P_wi=[];

for i = 1:N
    X_Particle(i) = X_prior(1) + sqrt(V) * randn;
end




%%Xkposeterior=[EImg(2,1);EImg(1,2);EImg(1,1)];
for i=2:r
    for j=2:c
         Zk=NImg(i,j);

         Xkposeterior=[EImg(i,j-1);EImg(i-1,j);EImg(i-1,j-1)];
         X_prior = A*Xkposeterior;
         for k_particle=1:N
             X_Particle(k_particle)=X_prior(1) + sqrt(V) * randn;
             X_P_wi(k_particle)=(1/sqrt(2*pi*x_R)) * exp(-(Zk - X_Particle(k_particle))^2/(2*x_R));
         end
         X_P_wi = X_P_wi./sum(X_P_wi);
         for m = 1 : N
            X_Particle(m) = X_Particle(find(rand <= cumsum( X_P_wi),1));
         end    

         EImg= mean(X_Particle);



    end
end




subplot(1,3,3);imshow(EImg, []);title(' Particle Denoised Image');

Answer 1

Ошибка означает, что i или j больше, чем количество строк или столбцов в EImg.

Причина, по которой это происходит, заключается в том, что вы перезаписываете EImg на каждой итерации цикла в строке: EImg=mean(X_Particle).Это делает EImg массив другого размера, поэтому у него не будет r ряды и c столбцов больше нет.Я не могу сказать вам, как решить проблему, потому что не знаю, что делает код, но именно поэтому вы видите ошибку.