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matlab 图像去噪处理
有关MATLAB编程下的图象去噪处理,均值滤波,中值滤波,Sigma平滑滤波器,K近邻(KNN)平滑滤波分别对高斯噪声图像和椒盐噪声图像进行噪声抑制。
所属分类:
其它
发布日期:2009-05-24
文件大小:1024
提供者:
jipeiyuan
基于非局部均值的图象去噪
非局部均值图像去噪算法的matlab实现的讨论,包括算法实现过程的转换以及matlab实现的流程图。最后则是对仿真结果的分析,分别从两个角度进行了比较:同一图像在不同噪声下的PSNR(峰值信噪比),以及在同一噪声下不同的图像下的PSNR比较,从而判断非局部均值图像去噪算法的去噪效果。
所属分类:
其它
发布日期:2009-10-12
文件大小:2097152
提供者:
jxmdingdong
基于二维经验模态和均值滤波的图像去噪方法
摘要:提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变,对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波,最后将低频仅是图像和均值滤波后的图像合成为去噪后的图像。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于单一的二维经验模态图像去噪和均值滤波图像去噪以及小波变换和均值滤波图像去噪方法。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-09
文件大小:964608
提供者:
DONGDONGPIG123
基于小波变换图像去噪的毕业设计
图像去噪是图像处理中的重要组成部分,本文对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种图像去噪方法进行分析,然后选出基于小波域的三种去噪算法。小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时,较好地保持了图像所包含的边缘信息,处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波
所属分类:
嵌入式
发布日期:2011-05-10
文件大小:1048576
提供者:
zwh159
红外图像去噪及分割处理的研究
介绍红外图像的各种处理技术。 本文对红外图像的处理主要是从两个方面进行了系统、深入地研究。首先是对红外图 像去噪问题进行了横向的对比研究,从空域到频域等常用的滤波方式,重点研究了小波闽 值去噪方法。在Donoho提出的小波萎缩闽值的基础上,进一步对每一个尺度上的系数再 次使用均值滤波,并目_使用指数衰减的闽值函数对系数进行衰减,以克服硬闽值函数不连 续和软闽值函数有偏差的缺点。实验结果表明,新方法的峰值信噪比优十传统去噪算法以 及软、硬闽值方法,去噪效果好。其次,针对红州纠像系统对实时性要求高
所属分类:
电信
发布日期:2011-06-03
文件大小:1048576
提供者:
smallshell0227
图像的中值滤波去噪程序
图像的均值滤波去噪,对于有噪声模糊的图像效果较好,MTALAB代码能运行通过!
所属分类:
其它
发布日期:2011-07-13
文件大小:340
提供者:
baicai513
matlab语言关于图像去噪的一些程序汇集
实现了高斯噪声等常见噪声的加入,以及均值滤波,中值滤波,维纳滤波的去噪效果对比,tv最小化,sb法,非局部均值。本程序参考了网上的一些代码进行了汇总实验,虽不全是原创,但是希望给大家带来一些帮助。
所属分类:
其它
发布日期:2011-07-13
文件大小:9216
提供者:
yxcwudi
图像去噪理论
图像去噪 噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如,一幅黑白图片,其平面亮度分布假定为f(x,y),那么对其接收起干扰作用的亮度分布R(x,y),即可称为图像噪声。但是,噪声在理论上可以定义为“不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。但在很多情况下,这样的描述方法是很复杂的,甚至是不可能的。而实际应用往往也不必要。通常是用其数字特征,
所属分类:
电信
发布日期:2011-12-04
文件大小:249856
提供者:
tuqiaolinqq
图像均值去噪,二次曝光,背景相减
数字图像代数运算:包括图像均值去噪,二次曝光,背景相减 参考博客:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7610665
所属分类:
C++
发布日期:2012-05-28
文件大小:20971520
提供者:
xiaowei_cqu
中值/维纳/均值去噪代码matlab
中值/维纳/均值去噪代码matlab 自己编的 去噪专用
所属分类:
其它
发布日期:2013-06-19
文件大小:3072
提供者:
rainpgy
非局部均值去噪算法matlab.zip
采用matlab语言书写,算法实现非局部均值去噪原理
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-02
文件大小:3072
提供者:
libocao
非局部均值去噪算法.zip
文件中包含非局部均值去噪算法,可以直接运行,文件采用matlab语言所写。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-02
文件大小:1048576
提供者:
libocao
DCT子空间的非局部均值去噪算法_胡金蓉.pdf
在整个图像块像素灰度值向量空间中,非局部均值(nonlocalmeans,NLM)算法度量像素间的相似性不仅计 算复杂度高,而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值,影响了对图像冗余性质的利用,使 得 去噪结果图像对比度和清晰度低.针对 NLM 算法的这一缺陷,利用离散余弦变换(discretecosinetransform,DCT) 的低数据相关性和高能量紧致性,将 DCT与 NLM 算法相结合,对图像块进行 DCT,并在 DCT低频系数子空间内度 量像素间的相似性.实验结果表明
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-21
文件大小:1048576
提供者:
imbeyond
2012 医学图像的自适应非局部均值去噪算法.pdf
摘 要: 为改善医学图像的质量以利于临床诊断,提出一种基于梯度信息的自适应非局部均值去噪算法。利用梯度方向信息实现对局部相 似窗的自适应旋转,从而搜寻到更多的匹配像素点。基于最小二乘思想建立最佳阈值与噪声标准差的关系模型,实现滤波参数的自适应选 择。实验结果表明,该算法的去噪效果较好,可用于医学图像的后处理阶段。 关键词:梯度;非局部均值滤波;医学图像;自适应滤波
所属分类:
医疗
发布日期:2020-06-29
文件大小:963584
提供者:
phytle0
Python实现图像去噪方式(中值去噪和均值去噪)
今天小编就为大家分享一篇Python实现图像去噪方式(中值去噪和均值去噪),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-18
文件大小:102400
提供者:
weixin_38677190
单片机与DSP中的MATLAB应用在基于噪声检测的图像均值去噪法
引言 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体,是人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。研究表明,人类获取的视觉图像信息在人类接受的信息中的比重达到75%,“百闻不如一见”便是非常形象的例子之一。在高度信息化条件下的今天,数字图像越来越得到普及和应用。 然而,人们在获取和传输数字图像的同时,难免于图像数据被外界噪声所污染,妨碍了人们对图像信息的理解。由此,图像去噪技术应运而生。图像去噪,即
所属分类:
其它
发布日期:2020-11-02
文件大小:166912
提供者:
weixin_38515270
Python实现图像去噪方式(中值去噪和均值去噪)
实现对图像进行简单的高斯去噪和椒盐去噪。 代码如下: import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import random import scipy.misc import scipy.signal import scipy.ndimage from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:102400
提供者:
weixin_38682026
基于图像分割的非局部均值去噪算法
针对传统非局部均值算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点,提出了一种基于图像分割的非局部均值去噪算法。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38704857
基于差异哈希算法的改进非局部均值去噪算法
针对非局部均值(NLM)算法度量邻域块相似度不够准确的缺点,提出了一种基于差异哈希算法与汉明距离的改进NLM算法。传统算法通过欧氏距离度量邻域块之间的相似度,保持边缘和细节的能力较弱,易导致滤波后的图像模糊失真。因此引入了包含梯度信息的差异哈希算法对欧氏距离进行改进,由邻域块生成差异哈希图像,并用其汉明距离衡量邻域块的相似度。实验结果表明,对于低噪图像,本方法在去噪的同时能较好地保持细节边缘,且相较其他算法,运行速度有很大提升,具有一定的应用价值。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-21
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38686231
基于噪声估计的太赫兹图像自适应迭代去噪
提出了一种用于太赫兹图像的基于噪声估计的自适应迭代去噪算法。利用噪声水平估计方法获得真实实验图像的噪声标准差,使用基于四叉树的加权双平方非局部均值去噪方法对噪声图像进行去噪以提高重建图像的质量,并对去噪后的图像再次进行噪声估计与去噪,通过反复迭代获得最佳的去噪效果。实验结果表明,所提方法能较好地保留图像的细节,有效地去除由成像系统所引起的背景噪声,其对太赫兹图像具有较好的去噪效果。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-26
文件大小:10485760
提供者:
weixin_38737283
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