说明：该文件介绍了小波去噪基于离散小波变换 （DWT） 影响的图像的噪声。其中去噪一直非常重要的因素，在医学图像中，带有斑点 （乘法） 噪声，针对进一步分类处理。所以这里是一个较好的感染 （乘法） 斑点噪声的图像去噪方法

matlab 图像 滤波

说明：在轮廓波变换中进行拉普拉斯金字塔分解时，所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡，影响了图像去噪的效果。针对该问题，提出一种改进的拉普拉斯金字塔分解，可消除边缘附近的震荡。利用改进的拉普拉斯金字塔实现轮廓波变换，并对图像进行自适应去噪。实验结果表明，该算法所得的峰值信噪比较轮廓波变换自适应去噪算法有显著...

matlab 变换 实现

说明：本文提出了简单和有效的方式，从数字图像中删除的冲动和随机的噪音。第一步是检测的冲动和随机噪声的图像。在这个阶段，唯一的强度值，基于像素大致分为两类，这些类"无噪声像素"和"噪声像素"。然后第二阶段是以消除冲动和从图像的随机噪声。

matlab 滤波 脉冲 噪声 中值 去除 杂交

说明：偏微分方程图像复原代码，其中有频域迭代盲解卷积H1模型，TV去噪模型，自己编的自适应去噪模型，以及改进的自适应去噪模型，令附卫星图片，PSNR代码30712254PDE

matlab 图像 代码 复原 微分方程

说明：对标准中值滤波方法存在的不足，结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法，即加 权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法，MATLAB实验证实两种方法均能更好地保 存原始图像的细节和边缘。比较这种新方法得出以下结论：加权改进中值滤波算法对低密度的 脉冲噪声去噪效果明显，对于高密度脉冲噪声去噪效果...

说明：一幅真实的图像中噪声特性是一致的#而由多幅图像内容拼接而成的合成图像噪声特性是不一致的本文利用这一 特点#提出了一种基于均值奇异值分解"字典学习的合成图像盲检测方法该方法首先通过算法对合成图像进行训练 得到其稀疏表示字典#然后利用学习得到的字典对背景噪声进行去除#最后根据去噪前后图像对应子块...

matlab 图像 检测 合成

说明：关于超声图像散斑噪声去除（基于非局部均值的快速滤波算法）和超声心动图的分割（基于变分水平集）

speckle-denoising 散斑图像 散斑滤波MATLAB 超声图像分割 超声噪声

说明：使用傅立叶变换对图像的条纹噪声进行滤除，分别使用了理想低通滤波、巴特沃兹低通滤波和高斯低通滤波进行处理，并附有处理的原图像。

matlab 噪声 去除 条纹

说明：信号的稀疏表示受到相当大的近几年的利息。假设那自然信号，如图像、 承认稀疏分解在冗余字典会导致处理这类消息来源的有效算法数据。尤其是，设计的很好适应词典图像一直是一项重大挑战。最近有 K 和奇异值分解提出了这项任务并显示要很好地执行各种灰度图像处理的任务。在本文中，我们处理图像和扩展学习词典颜色问题...

matlab 图像 拼接 技术

说明：我们都知道以前的小波去噪没有充分利用相邻尺度间的相关性，而这个软件充分利用它们间的相关性来消除图像上的噪声，也就是通常所说多尺度积去噪方法676506815denosingbymultiscalewavelet

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