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 =
一、简介1 噪声原理1.1 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。1.2 椒盐噪声，椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。2 滤波原理中值滤波取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。此时实验中所用到的为3*3的卷积模板。即3行3列共9个元素的中值作为当前元素的像素值。二、源代码close all;clear all;clc;I=imread('image3
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2021-11-08 11:13:27
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一、简介1 噪声原理1.1 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。1.2 椒盐噪声，椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。2 滤波原理中值滤波取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。此时实验中所用到的为3*3的卷积模板。即3行3列共9个元素的中值作为当前元素的像素值。二、源代码close all;clear all;clc;I=imread('image3
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2021-11-08 11:13:30
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一、简介1 噪声原理1.1 高斯噪声是指它的概率密度函数服
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2022-04-08 13:31:36
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1 简介由于图像噪声会对后续的图像处理结果产生影响,所以在对图像进行其他处理前应先对图像去噪.针对传统中值滤波器在去除均匀分布椒盐噪声时效果并不理想,设计出一种自适应阈值中值滤波器.分别用两种滤波器进行图像去噪实验,通过对比去噪后图像的信噪比,峰值信噪比以及视觉效果发现:较之传统的中值滤波器,新的自适应中值滤波器能更有效地去除椒盐噪声并减少图像失真.2 完整代码%*****************
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2021-12-11 23:45:28
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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
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2021-07-09 15:46:10
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一、简介邻域平均法与中值滤波法都属于空间域图像平滑的范畴。邻域平均法就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每一个像素点取一个邻域S，计算S中所有像素灰度级的平均值，作为处理后图像g(x,y)的像素值，即：中值滤波法是一种非线性处理技术，实际上就是确定一个滑动的窗口，取该窗口像素点的中间值作为处理后图像的像素值。二、源代码%邻域平均法close all;clear all;clc;a=imread('lena.jpg');subplot(231);imshow(a);title('原图');
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2021-11-08 11:12:50
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一、简介邻域平均法与中值滤波法都属于空间域图像平滑的范畴。lena.jpg');subplot(231);imshow(a);title('原图');
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2022-04-07 16:33:01
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一、获取代码方式获取代码方式1：完整
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2022-04-16 10:57:51
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一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【图
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2022-04-19 15:58:13
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一、简介1 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的
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2022-04-08 15:24:02
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一、简介1 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。噪声是图象干扰的重要原因。一幅图象在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。2 折叠均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。邻域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与领域半径成正比。3 几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器
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2021-11-08 09:24:40
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一、简介邻域平均法与中值滤波法都属于空间域图像平滑的范畴。邻域平均法就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每一个像素点取一个邻域S，计算S中所有像素灰度级的平均值，作为处理后图像g(x,y)的像素值，即：中值滤波法是一种非线性处理技术，实际上就是确定一个滑动的窗口，取该窗口像素点的中间值作为处理后图像的像素值。二、源代码%邻域平均法close all;clear all;clc;a=imread('lena.jpg');subplot(231);imshow(a);title('原图');
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2021-11-08 11:02:03
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一、简介1 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。噪声是图象干扰的重要原因。一幅图象在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。2 折叠均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。邻域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与领域半径成正比。3 几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器
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2021-11-08 09:24:41
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1 简介图像去噪是进行数字图像处理的一项基本环节,而中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点.本文利用中值滤波对噪声图像进行平滑,通过大量实验表明对图像噪声起到了很好的抑制作用,对图像检索,图像分割中的图像特征提取有较大的现实意义.2 部分代码c
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2022-04-28 19:25:40
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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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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
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2021-12-16 22:55:20
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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
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2022-03-14 20:27:44
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