基于图像降噪的算法合集附带MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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本文聚焦于数字图像处理中的图像降噪，介绍了均值滤波、中值滤波和小波去噪三种常见算法，并给出了每种算法的MATLAB代码示例，为实际的图像处理任务提供参考。

图像降噪是数字图像处理领域中的一个重要任务，旨在去除图像中的噪声，以提高图像质量和可视化效果。本文将介绍一些常见的图像降噪算法，并提供相应的MATLAB代码示例。

  1. 均值滤波算法
    均值滤波是一种简单而有效的图像降噪算法。该算法的基本思想是用像素周围邻域内像素的平均值来替代该像素的值。以下是MATLAB代码示例：
function denoised_image = mean_filter(image, window_size)
    [rows, cols] = size(image
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基于自适应全变分算法的图像去噪附带Matlab代码
CodeNexus的博客
09-14 217
接下来，通过迭代优化的方式，不断更新图像，直到达到指定的迭代次数。每次迭代中，首先计算图像的梯度，然后计算梯度的模长，作为权重因子。ATV算法的基本原理是通过最小化图像的总变分来实现去噪。通过最小化总变分，ATV算法能够平滑图像中的噪声，并保持图像的细节信息。ATV算法还引入了自适应参数，根据图像的局部特征来调整正则化参数，以便更好地适应不同区域的噪声强度和图像特征。自适应全变分（Adaptive Total Variation，ATV）算法是一种有效的图像去噪方法，它能够在保持图像细节的同时去除噪声。
基于全变分算法的图像去噪-附带MATLAB代码
ByteWhiz的博客
09-11 588
然后，设置算法参数，包括正则化参数lambda、迭代收敛的容忍度tol和最大迭代次数maxIter。接下来，初始化变量，并开始迭代优化的过程。在每次迭代中，计算图像的梯度，更新变量，计算投影，计算更新步长，并更新图像。全变分（Total Variation, TV）算法是一种常用于图像去噪的方法，它在保持图像边缘清晰的同时，有效降低图像中的噪声。其中，u是待求解的图像，f是带有噪声的输入图像，TV(u)表示图像u的总变差，||u - f||_2^2表示u与f之间的欧氏距离，lambda是正则化参数。
几种常用信号平滑去噪的方法（附Matlab代码）
热门推荐
hyhhyh21的博客
07-31 14万+
几种常用信号平滑去噪的方法（附Matlab代码）1 滑动平均法1.0 移动平均法的方法原理1.1 matlab内自带函数实现移动平均法1.2 利用卷积函数conv()实现移动平均法1.3 利用filter滤波函数实现移动平均法1.4 移动平均的幅频响应2 Savitzky-Golay法2.1 Savitzky-Golay法的方法原理2.2 Savitzky-Golay法的matlab实现2.3 Savitzky-Golay法
【图像去噪】基于图像加噪去噪算法合集附matlab代码
m0_60703264的博客
06-10 1711
Matlab GUI集成了图像加噪、去噪和压缩三种功能，并附相关源码及操作说明。图像加噪包含高斯、泊松、椒盐、斑点噪声；图像去噪包含中值滤波、维纳滤波、小波滤波、理想低通滤波和高斯低通滤波；图像压缩包含PCA、DCT（离散余弦变换）、FFT（快速傅里叶变换）、位平面行程编码和JPEG。Matlab GUI集成了图像加噪、去噪和压缩三种功能，并附相关源码及操作说明。图像加噪包含高斯、泊松、椒盐、斑点噪声；图像去噪包含中值滤波、维纳滤波、小波滤波、理想低通滤波和高斯低通滤波；
【图像处理】噪声模型和降噪（Matlab实现）
weixin_46039719的博客
03-12 1198
在数字图像处理中，噪声会降低图像的质量，使得图像变得模糊、失真或者影响图像的细节和清晰度。常见的处理方法包括滤波技术，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，以及图像增强技术，如直方图均衡化、小波变换等。通过合适的处理方法，可以有效减少噪声对图像的影响，从而获得更清晰、更真实的图像信息。在实际应用中，理解和处理噪声是数字图像处理中不可或缺的重要环节，可以提高图像的质量和准确性，满足各种应用需求。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。行百里者，半于九十。
基于各向异性滤波的图像去噪算法（附带MATLAB代码）
2301_79331387的博客
09-13 204
图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，它旨在减少或消除图像中的噪声，以改善图像的质量和视觉效果。各向异性滤波是一种常用的图像去噪方法，它能够根据图像中的结构特征进行自适应滤波，提供更好的去噪效果。各向异性滤波通过计算图像的梯度来估计结构信息，并根据梯度的方向和幅度来调整滤波过程，以保留边缘和纹理等重要结构，同时抑制噪声。通过使用基于各向异性滤波的图像去噪算法，我们可以有效地减少图像中的噪声，提高图像的质量和视觉效果。算法通过迭代更新图像，计算图像的梯度以及相应的滤波系数，然后根据梯度信息进行滤波更新。
基于BlockShrink算法实现图像去噪（附带Matlab代码）
2301_79331230的博客
09-10 77
BlockShrink算法通过小波分解和阈值处理实现对图像的去噪，可以有效地抑制噪声的影响，恢复出清晰的图像。图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，它的目标是从受到噪声干扰的图像中恢复出原始的清晰图像。BlockShrink算法是一种常用的图像去噪算法之一，它基于小波变换和硬阈值处理技术，能够有效地去除图像中的噪声。BlockShrink算法基于小波变换的思想，它将图像分解为不同尺度的小波系数，然后通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。阈值处理的目的是将小于某个阈值的小波系数设为零，从而抑制噪声的影响。
基于全变分算法的图像去噪（附带MATLAB代码）
MZEing的博客
09-23 535
接下来，对待去噪图像进行迭代更新，其中计算了图像的梯度、梯度的模和梯度的权重，并通过更新公式更新了待去噪图像u。最后，显示去噪后的图像。图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，其目的是减少或消除图像中的噪声，以改善图像的质量和可视化效果。全变分算法通过最小化图像的总变差来实现去噪效果，能够有效去除图像中的噪声并保留边缘信息。通过最小化总变差，可以消除图像中的噪声，并保留图像的边缘信息。其中，TV(u)表示图像的总变差，u表示待去噪的图像，∂u/∂x和∂u/∂y分别表示图像在x和y方向上的梯度。
基于稀疏性的色谱基线估计和去噪算法（附带MATLAB代码）
2301_79326510的博客
09-09 692
最后，我们通过减去估计的基线来得到去噪后的信号，并绘制结果。该算法基于稀疏表示理论，假设色谱图像可以由基线和噪声组成，其中基线是稀疏的。接下来，我们使用估计的基线来去除原始图像中的基线成分，从而得到去噪后的图像。色谱分析是一种常用的分离和定量化学物质的方法。在色谱分析中，基线估计和去噪是非常重要的步骤，因为它们可以提高色谱图像的质量和准确性。本文介绍了一种基于稀疏性的色谱基线估计和去噪算法，并提供了相应的MATLAB代码。该算法利用稀疏表示理论来估计和去除色谱图像中的基线成分，从而提高色谱分析的准确性。
基于FxLMS、切比雪夫滤波器算法的主动降噪研究与比较附Matlab代码.rar
05-11
本压缩包文件提供的内容涵盖了FxLMS和切比雪夫滤波器算法在主动降噪中的应用研究与比较，并附带了Matlab代码。这些代码被设计为参数化编程，用户可以方便地更改参数，以适应不同的降噪需求。此外，代码中包含详尽的...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 328
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 407
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 866
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
11-22 501
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 204
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 220
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 501
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 597
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 770
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
粒子群算法DPD设计与仿真：附带Matlab代码实现
资源摘要信息:"基于粒子群算法DPD自适应设计" 本文档是关于使用粒子群优化算法(PSO)在动态粒子分配(DPD)策略下的自适应设计的Matlab仿真资源。资源中包含了完整的Matlab代码，适用于Matlab2014和2019a版本，并包含...
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