一、简介
1 NLM滤波原理2 Pixelwise Implementation3 Patchwise Implementation
function [output]=NLmeans(input,t,f,h)
% 输入: 待平滑的图像
% t: 搜索窗口半径
% f: 相似性窗口半径
% h: 平滑参数
% NLmeans(ima,5,2,sigma);
%
原创
2021-07-09 15:53:47
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@TOI=imread(‘E:\m\timg.jpg’);/输入图像/ I=rgb2gray(I);/图像转化为二值图/ W=fspecial(‘average’);/均值滤波器/ J=imfilter(I,W);/用滤波锐化/ subplot(2,1,1);/两行一列第一幅/ imshow(I);/输出图像I/ title(‘原始图’); subplot(2,1,2); imshow(J); t
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2024-05-24 19:20:22
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1 简介图像在获取和传输过程中,不可避免地受到外部和内部的干扰,常常因为各种因素的影响而被加入很多噪声,这十分严重的影响了人们对传输后图像信息的读取。因此通过一定方法将被噪声污染的图像进行去噪处理一直是现代图像研究中重要的问题,受到越来越多研究者的关注与重视。A.Buades等基于各经典去噪算法,如领域滤波、全差分滤波、异性扩散等提出非局部均值滤波(Non-Local means,NLM)算法的模
原创
2022-03-11 19:26:31
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一、简介1 NLM滤波原理2 Pixelwise Implementation3 Patchwise Implementation二、源代码function [output]=NLmeans(input,t,f,h) % 输入: 待平滑的图像 % t: 搜索窗口半径 % f: 相似性窗口半径 % h: 平滑参数 % NLmeans(ima,5,2,sigma); % 图像大小 [m n]=size(input); % 输出 Output=zeros(m
原创
2021-11-08 09:24:32
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一、图像去噪及滤波简介1 图像去噪1.1 图像噪声定义 噪声是干扰图像视觉效果的重要因素，图像去噪是指减少图像中噪声的过程。噪声分类有三种：加性噪声，乘性噪声和量化噪声。我们用f(x,y）表示图像，g(x,y）表示图像信号，n(x,y）表示噪声。 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。去噪是图像处理
原创
2022-04-08 18:42:56
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一、简介1 NLM滤波原理2 Pixelwise Implementation3 Patchwise Implementation二、源代码function [output]=NLmeans(input,t,f,h) % 输入: 待平滑的图像 % t: 搜索窗口半径 % f: 相似性窗口半径 % h: 平滑参数 % NLmeans(ima,5,2,sigma); % 图像大小 [m n]=size(input); % 输出 Output=zeros(m
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2021-11-08 09:24:38
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1 简介图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像。图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节。为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差。仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节。2
原创
2021-12-16 22:55:20
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1.图像去噪的前言 上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，能够使用下面模型来表示。能够使用下面算式来表示这里，因为退化函数的作用，使得原图像产生退化(比方，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。 本博文，主要对去除加性噪声的线性滤波器的性能进行了比
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2024-05-07 16:26:23
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1 简介设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声,椒盐噪声,乘性噪声,讨论和比较了均值滤波,中值滤波,高斯滤波,维纳滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.2 部分代码function varargout = firstfigure(varargin)% FIRSTFIGURE MATLAB code
原创
2022-03-14 20:27:44
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-07-06 15:41:34
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
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2023-01-18 20:30:12
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一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。1.1.1 算法思想许多鸟类都是群居性的，并由各种原因形成不同的鸟群。鸟群可能大小不同
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2021-11-08 09:24:40
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，图像去噪是指减少图像中噪声的过程。噪声分类有三种：加性噪声，乘性噪声和量化噪声。我们用f(x,y）
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2022-04-13 18:29:03
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一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。1.1.1 算法思想许多鸟类都是群居性的，并由各种原因形成不同的鸟群。鸟群可能大小不同
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2021-11-08 09:24:37
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一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。1.1.1 算法思想许多鸟类都是群居性的，并由各种原因形成不同的鸟群。鸟群可能大小不同
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2022-04-08 13:40:03
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1 简介分析了几种常见的图像去噪方法的去噪原理和缺点后,主要研究了维纳滤波算法的去噪原理和其在实际应用中对高斯噪声的去除优点,通过实验对比维纳滤波算法和其他几种常见的图像去噪方法对高斯噪声的去噪效果,并分析不同参数对维纳滤波去噪效果的影响.实验结果表明,综合主观视觉效果和客观PSNR值而言,在去除高斯噪声时,维纳滤波可以取得更好的去噪效果,提高所获取图像的质量.2 部分代码functi
原创
2022-05-05 11:07:10
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一.均值滤波
图片中一个方块区域（一般为3*3）内，中心点的像素为全部点像素值的平均值。均值滤波就是对于整张图片进行以上操作。
我们可以看下图的矩阵进行理解
缺陷：均值滤波本身存在着固
原创
2021-07-09 15:46:10
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1 数字图像去噪技术简述1.1 研究背景及目的图像是人类认识世界的第一视角,我们可以通过图像获得比较真实的信息和直观的结果。但实际上,在产生和传输过程中的信号不可避免地会与一些噪声混合.因此,在接收图像通过相应的方法进行消除,这也是图像噪声消除问题的研究意义.随着计算机应用技术高速发展,人类接触的信息不再是单纯的语音信号.图像信号越多,数字信息就
原创
2022-06-19 00:50:57
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1 简介噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。【1】噪声主要来源于图像获取过程和图像信号传输过程，常见的噪声有高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声等。高斯噪声：高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功
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2022-04-22 09:57:04
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在最开始提供一个查询函数的链接滤波处理的原因：数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染，比如：椒盐噪声、高斯噪声等，为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量，就需要去、对图像进行去噪处理，去噪也就是滤波处理。原理略直接上效果%gray = 0.299 * R + 0.587* G + 0.114 * B
rgb = imread('xiongmao.jpg');
r =
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2024-05-20 10:44:41
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