说明：选择灰度图片，添加高斯噪声并进行均值滤波去噪。

高斯去噪 数字图像均衡化处理

说明：这噪声消除技术相比具有的优势如简单的技巧线性平滑 or 中值滤波，降低噪音，但在同一时间走边缘平滑或大或小的程度。相比之下，总变分去噪是非常有效的同时保留边缘，虽然平滑走在平坦地区，甚至在低信号噪声比噪音

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说明：基于小波变换的图像去噪算法，先为图像添加噪声，然后进行2层小波变换，最后得到去噪后的图像

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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...

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说明：选择一张灰度图片，添加高斯噪声并进行双边滤波。

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说明：提高彩色图像质量，如果添加了噪音并去除噪声并使颜色物象顺利

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说明：你可以使用我的上传，那么你会做图像去噪与小波软，硬阈值贝叶斯，您可以还原后的噪声2D图像和MATRIS和矢量

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说明：应用背景由于图像易受噪声的影响，因此进行图像处理时，需要对加有噪声的图像进行去噪处理。关键技术对分别添加了椒盐噪声（密度为0.03）和高斯白噪声（均值为0，方差为0.02）的图像，利用三种方法进行去噪，显示原始图像、加噪图像和去噪图像。

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说明：资源描述数字图像处理源码！包含的主要内容有：图像用拉普拉斯算子锐化、图像用SOBEL算子锐化、给加了椒盐噪声的图像去除噪声、给加了高斯噪声的图像去除噪声、图像的二值化处理等等。。。。。

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说明：用方向可调小波变换实现图像边缘提取，包涵实验报告及原图像及处理结果

小波变换 方向-小波变换-Matlab 边缘提取 小波-边缘提取 小波变换----去噪声