目录1.1 原始图像展示 1.2 灰度图展示 1.3 高斯加噪图展示1.4 均值滤波图展示1.5 中值滤波图展示1.6 高斯滤波图展示对比三种滤波效果 2.1 Sobel边缘检测图展示2.2 Canny边缘检测图展示对比两种边缘检测效果1.1 原始图像展示 clear; clc; close all;
im = imread('E:\Matlab proje
✅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
2023-06-10 21:05:21
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摘 要： 图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。针对传统中值滤波方法存在的不足，提出一种新的基于噪点检测的自适应中值滤波图像去噪方法。该方法通过自适应地改变滤波窗口的大小，局部检测并判断极值点是否为噪声点，有效地降低了非噪声点误判为噪声点的概率。实验结果表明，该方法能够更有效地去除图像中的噪声，并较好地保持图像细节和边缘。关键词： 图像去噪；中值滤波；噪点检测方法0 引言图像是对外界
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2024-05-22 13:00:49
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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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1 LDO的噪声分析噪声对高性能的模拟电路设计是一个比较关键的参数，下面是含有噪声的LDO内部框图： 图：LDO的内部原理图Vout = VR*(1+R1
1.引言 稀疏编码以成功应用于计算机视觉和图像分析中的各种问题，包括图像降噪，图像恢复，图像分类。稀疏编码接近于一个输入信号，Υ是过完备字典D中原子的稀疏编码线性组合。稀疏编码的性能依赖于字典D的质量
原创
2021-07-05 10:36:39
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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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摘 要：数字滤波技术在视觉编码、电力系统、复杂信息识别等众多领域中有着非常普遍的应用。本文在基于matlab工具下研究数字图像滤波器设计, 我们利用小波变换和matlab滤波函数对噪声图像的去噪处理方法进行了研究。关键词： MATLAB; 数字滤波器; 图像处理; 小波变换;1、 MATLAB进行图像处理分析数字图像处理技术是指通过利用计算机技术及其他相关的数字
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2024-06-23 07:28:03
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1 cl;
2
3 img=imread('3.17.tif');
4 imgn=imnoise(img,'salt & pepper',0.02);
5 [m n]=size(img);
6
7 %h=fspecial('average',[3 3]); % 3*3的均值滤波
8 %imgn1=imfilter(imgn,h,'replicate');
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2020-09-10 15:11:00
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获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【图像去噪】基于matlab BdCNN图像
原创
2022-07-11 06:41:05
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1 简介针对一些混合噪声在图像处理过程中存在的问题及经典的图像去噪算法进行分析,以小变换为基础,提出一种小波阈值函数构建的图像去噪算法.研究过程以加性高斯和乘性斑点两种图像噪声的模型构建为基础,找出图像噪声出现概率的分布函数是区分和有效控制噪声的前提条件;通过对小波阈值去噪的原理进行分析,明确小波阈值去噪的小波频率分解,构建小波阈值函数及计算函数,重构图像三个关键流程;通过对硬阈值,软
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2024-04-28 16:38:08
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什么是稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。
原创
2021-07-09 14:30:43
2987阅读
去噪获取图像红色通道（字体一般是黑色的，去除印章等其它因素）二值化邻域像素算
原创
2022-07-21 09:29:44
534阅读
目录一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型2. 图像去噪类型2.1 噪声类型——融合方式2.2 噪声类型——概率分布二、非局部均值图像去噪方法三、基于图像先验的正则化去噪模型1. 图像的梯度先验2. 图像的非局部自相似先验3. 图像的稀疏性先验4. 图像的低秩性先验一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型 图像在传输、存储和拍摄等过程中，由于电磁
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2023-07-25 13:23:47
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图像去噪常用方法图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类。基于离散余弦变换的图像去噪一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就可以实现去噪。然而，同时会失去图像的部分细节。%读取图像
X=imread('0.jpg');
X=rgb2gray(X);
%读取图像尺寸
[m,n]=size(X);
%给图像加噪
Xnoised
原创
2023-04-29 08:50:30
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志图像去噪常用方法图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类。基于离散余弦变换的图像去噪一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就可以实现去噪。然而，同时会失去图像的部分细节。%读取图像
X=imread('0.jp
原创
2023-09-18 12:29:47
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早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。 &nb
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2024-08-11 16:43:53
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一、简介维纳滤波的基本思路与传统的滤波器相似，不过在输入输出上有所不同，维纳滤波的输入为带噪语音，其输出为纯净语音的估计值。维纳滤波的数学表达如式所示。2 DD算法：当前帧的先验信噪比的估计：3 优化二、源代码In=imread('pic.jpg');I=rgb2gray(In);figure; subplot(2,2,1);imshow(In);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(I);title('灰度图像');[m,n
原创
2021-11-08 11:13:12
347阅读
一、简介1 DCT算法：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。以此为基础，使函数成为偶函数，去掉频谱函数的虚部，是余弦变换的特点之一。它可以将将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始
原创
2021-11-08 11:13:16
106阅读
一、简介1 DCT算法：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。以此为基础，使函数成为偶函数，去掉频谱函数的虚部，是余弦变换的特点之一。它可以将将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始
原创
2021-11-08 11:13:21
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