基于图像降噪的算法合集附带MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-06-15 19:20:03 发布
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文章标签： 算法 matlab 计算机视觉 Matlab
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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。

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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(
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基于全变分算法的图像去噪-附带MATLAB代码
ByteWhiz的博客
09-11 525
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。
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
09-13 176
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。
几种常用信号平滑去噪的方法（附Matlab代码）
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hyhhyh21的博客
07-31 13万+
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 1649
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 1132
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。
基于自适应全变分算法的图像去噪附带Matlab代码
CodeNexus的博客
09-14 193
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BlockShrink算法实现图像去噪（附带Matlab代码）
2301_79331230的博客
09-10 58
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
09-23 485
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。
多种算法实现图像去噪（附带Matlab源码）
学习使你进步。
09-09 388
本文介绍了几种常见的图像去噪算法，并提供了相应的Matlab源码。这些算法包括均值滤波器、中值滤波器、双边滤波器和小波去噪。根据不同的噪声类型和去噪需求，可以选择适合的算法进行图像去噪处理。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，以提高图像的质量和清晰度。在本文中，我们将介绍几种常见的图像去噪算法，并提供相应的Matlab源码供参考。现在，我们将演示如何使用上述算法函数去噪一幅图像。多种算法实现图像去噪（附带Matlab源码）
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...
通过 FFT 按总（广义）变化进行图像降噪Matlab代码.rar
01-09
本次分享的Matlab代码将引导用户如何利用FFT进行图像降噪。该代码适用于Matlab2014、2019a以及2024a等多个版本，可以为计算机、电子信息工程、数学等专业的学生在课程设计、期末大作业或毕业设计中使用。附带的案例...
RS-232通讯+SHA-256+AES_ECB - 128算法
ladack的博客
06-11 900
本文介绍了一个基于C语言的串口通信加密程序实现方案
快速排序优化技巧详解：提升性能的关键策略
qq_43947876的博客
06-12 887
快速排序是高效排序算法，但原始实现存在性能瓶颈。本文探讨五种优化策略：1）随机选择基准，避免有序数组的最坏情况；2）三数取中法，选取更均衡的基准；3）小数组切换插入排序，减少递归开销；4）尾递归优化，降低栈溢出风险；5）双轴快排（如Java Arrays.sort()），通过双基准提升分区效率。每种方法附Java代码示例，显著提升算法性能，适用于实际开发场景。优化后，快速排序的时间复杂度更趋近理想O(n log n)，空间效率更高。
华为OD机试_2025 B卷_运维日志排序（Python，100分）（附详细解题思路）
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测试工程师的成长之路
06-15 468
时间格式处理：分割字符串和类型转换单位转换：时间单位间的换算关系稳定排序：保持相等元素的原始顺序边界处理：毫秒补零规则。
【DRL】最简单的策略梯度(Policy Gradient)算法
xfxuezhang.cn
06-12 502
最简策略梯度(Policy Gradient)算法的实现
python数据结构和算法(5)
编码小栈
06-11 630
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的，个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序。
最小费用最大流算法
u011322421的博客
06-14 496
最小费用最大流算法通过SPFA寻找费用最短增广路，使用链式前向星存储正向边和反向边。每次沿最便宜路径增广流量，更新边容量和反向边，最终获得最大流量和最小费用。该算法的核心在于反向边的"反悔"机制和贪心选择策略。时间复杂度主要取决于SPFA的执行次数，适用于解决带费用约束的网络流优化问题。
C语言二维数组的使用详解
轩宇的博客
06-13 741
二维数组是C语言中处理表格、矩阵等结构化数据的重要工具。它本质上是一种特殊的一维数组，其中每个元素又是一个一维数组。下面将详细介绍二维数组的使用方法、内存布局、访问方式及常见应用场景。
1005. Maximize Sum Of Array After K Negations
weixin_41554427的博客
06-11 351
三种方法都是贪心。
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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