基于边缘增强扩散和一致性增强扩散滤波器的图像去噪算法

最新推荐文章于 2025-12-08 19:15:00 发布

PixelLancer

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文章标签：算法人工智能计算机视觉 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelLancer/article/details/132749850

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本文介绍了两种图像去噪方法——边缘增强扩散和一致性增强扩散滤波器。通过MATLAB代码实现，这些非线性滤波器旨在减少噪声，同时保留图像的边缘和一致性特征。算法通过迭代应用滤波器达到去噪目的，适用于不同噪声条件的图像处理。

基于边缘增强扩散和一致性增强扩散滤波器的图像去噪算法

图像去噪是数字图像处理中的重要任务，它主要旨在消除图像中的噪声，提高图像的质量和视觉效果。在本文中，我们将介绍两种常用的图像去噪方法，分别是基于边缘增强扩散和一致性增强扩散滤波器的算法。我们还将提供使用MATLAB实现的源代码。

基于边缘增强扩散滤波器的图像去噪算法

边缘增强扩散滤波器是一种非线性滤波器，它主要通过增强图像中的边缘信息来减小噪声的影响。以下是MATLAB代码实现：

function denoised_image = edge_enhancing_diffusion(image, iterations, delta_t, kappa)
    % 将图像转换为灰度图像
    if

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11、图像平滑滤波技术：双边滤波器与各向异性扩散滤波器

ss78901的博客

11-04

本文深入探讨了图像平滑滤波中的两种关键技术：双边滤波器与各向异性扩散滤波器。重点分析了可分离双边滤波器的高效实现及其方向敏感性，以及Perona-Malik滤波器在灰度和彩色图像上的应用方式。通过对比各向同性与各向异性扩散的效果，展示了后者在去噪同时保留边缘的优势。文章还详细讨论了关键参数对滤波性能的影响，并提供了针对不同图像类型和应用场景的滤波方法选择建议，为图像质量提升提供了系统性的技术参考。

AIGC图像去噪：核心原理、算法实现与深度学习模型详解

FJN110的博客

06-05

439

文章重点介绍了两种强大的深度学习去噪架构：经典的U-Net模型，及其通过编码器-解码器和跳跃连接实现高效去噪的机制；以及前沿的扩散模型（Diffusion Model），详细阐述了其正向扩散与反向去噪的迭代过程和核心去噪网络结构。同时，本文提供了每种算法的Python实现代码（包括U-Net和扩散网络的PyTorch骨架），旨在为读者提供从理论到实践的全面指导，帮助AI算法工程师、研究者和开发者提升图像去噪的计算效率、显存占用和重建质量。

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基于边缘强化扩散及一致性增强扩散滤波器的图像去噪方法

学习使你进步。

07-21

310

一致性增强扩散滤波器（Coherence-enhancing diffusion filter）是一种能够保留图像纹理信息并去除噪声的滤波器。通过增强边缘信息，该滤波器可以减小噪声的影响，从而实现图像去噪的目的。本文介绍了两种基于边缘强化扩散及一致性增强扩散滤波器的图像去噪方法，并提供了相应的MATLAB代码。在本文中，我们将介绍两种基于边缘强化扩散及一致性增强扩散滤波器的图像去噪方法，并提供MATLAB代码供读者参考。基于边缘强化扩散及一致性增强扩散滤波器的图像去噪方法。

【图像去噪的扩散滤波】图像线性扩散滤波、边缘增强线性和非线性各向异性滤波附Matlab代码

j_jinger的博客

04-05

827

图像去噪是图像处理领域中一个至关重要的环节。在图像获取、传输和存储的过程中，噪声的引入几乎不可避免。噪声不仅会降低图像的视觉质量，还会对后续的图像分析和识别任务产生不利影响。因此，开发有效的图像去噪算法一直是研究的热点。扩散滤波，作为一种强大的图像处理工具，凭借其在平滑噪声的同时能够保留图像细节的能力，受到了广泛关注。本文将深入探讨扩散滤波在图像去噪中的应用，着重分析线性扩散滤波、边缘增强线性滤波以及各种非线性各向异性滤波，并比较它们的优缺点。一、扩散滤波的基本原理扩散滤波的核心思想是模拟热传导过程。

超声图像质量提升：基于Matlab的各向异性扩散滤波器实现

weixin_35189483的博客

05-01

1146

MATLAB（Matrix Laboratory）是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等众多领域。MATLAB提供了一系列内置函数和工具箱，能够有效地支持图像处理、信号处理等应用的开发。其友好的交互式操作界面和丰富的矩阵操作功能，特别适合进行算法原型开发和快速演示。

基于matlab的传统算法图像去噪的实现原理

A496608119的博客

12-05

6730

题目要求：图像去噪 下面是一幅噪声图像，请设计图像去噪方案，计算去噪图像与原始图像的PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）指标。 PSNR（峰值信噪比）：是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。（PSNR的...

【图像去噪】基于空间-光谱深度残差卷积神经网络的高光谱图像去噪算法

2501_91572946的博客

10-26

258

一、高光谱图像去噪的核心挑战与传统方法局限性高光谱图像（Hyperspectral Image, HSI）通过数百个连续光谱波段（如 400-2500nm）捕获地物精细光谱信息，在遥感监测、精准农业、矿物勘探等领域具有不可替代的作用。然而，HSI 在成像（如传感器噪声）、传输（如信道干扰）、存储（如量化误差）过程中易引入噪声（高斯噪声、脉冲噪声、条带噪声等），导致图像空间细节模糊、光谱曲线失真，严重影响后续地物分类、目标检测等任务的精度。

四种MATLAB图像去噪算法及应用实例

weixin_35755562的博客

08-08

1256

中值滤波器的核心思想是通过替换每个像素点的值为邻域内像素值的中值，从而消除孤立噪声点。与均值滤波器不同，中值滤波不会使图像边缘模糊，因为它不会平均边缘上的像素值。中值滤波器是图像去噪领域的一个重要工具，尤其适用于去除椒盐噪声。它通过替换每个像素点为邻域内像素值的中值来达到平滑图像的目的。MATLAB中提供的medfilt2函数极大地简化了中值滤波的实现过程，并且用户可以通过调整邻域大小来优化滤波效果。

傅里叶变换实战：图像去噪与边缘提取

Despacito0o的博客

05-16

1970

本文详细介绍了傅里叶变换在图像处理中的应用，特别是通过频域处理实现图像去噪与边缘提取。傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，使得图像的不同特征（如背景、纹理、边缘、噪声）在频域中得以分离，从而简化计算并实现针对性处理。文章通过Python代码实战，展示了如何使用低通滤波器去除椒盐噪声，以及使用高通滤波器提取图像边缘信息。代码部分包括傅里叶变换、低通滤波、高通滤波和逆变换的实现，并提供了详细的注释和可视化结果，帮助读者深入理解频域处理的原理和应用。

MATLAB实现维纳滤波器图像去噪与恢复实战

weixin_32480007的博客

12-03

391

维纳滤波诞生于1940年代，比很多程序员的年龄都大。但它没有被淘汰，反而在现代系统中焕发新生——常作为深度学习模型的前置模块，提供物理一致性约束。未来的趋势是混合范式：用维纳滤波做粗恢复，CNN 做精修；或者将维纳先验嵌入神经网络损失函数中。这样既保持了解释性，又提升了泛化能力。🔚 所以你看，真正的技术老兵，从来不需要喧嚣的掌声。它静静地站在那里，只要问题存在，它就有价值。本文还有配套的精品资源，点击获取。

ISP 图像信号处理图像视频颜色调整算法去噪滤波黑夜到白天白平衡、色彩校正和色彩增强去噪与滤波 Black Level Correction 黑电平校正坏像素校正通道增益白平衡

万有文的博客

04-13

2090

ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）是相机成像流程中的关键组成部分。它负责处理从相机传感器读取的原始图像数据，并生成最终的RGB图像输出。这个处理流程通常包括一系列算法步骤，用于改善图像质量、校正传感器缺陷以及增强视觉效果。根据您提供的包结构，该ISP包包含了一系列用于处理图像信号的算法，分别对应不同的处理阶段。Black Level Correction（黑电平校正）渐晕/镜头阴影校正坏像素校正通道增益白平衡 Bayer去噪去马赛克色彩校正伽马校正降噪

Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母

im_AMBER的博客

12-04

1062

你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；

浅谈：快递物流与算法的相关性（五）

Duoya1105的博客

12-05

180

NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙

就业知识博客

12-04

379

力扣1419题：数青蛙

【芯芯相印】什么是算法定点化？

智能守恒_HengAI

12-07

算法定点化（Algorithm Quantization）是将模型中32位/64位浮点数参数与计算过程转换为8位（或更低）整数的技术，核心价值在于降低算力消耗、减少内存占用、加速推理速度，是边缘设备部署与大模型轻量化的关键技术之一。本文从原理入手，结合PyTorch实战代码，详解定点化的实现流程、精度优化方法与工程实践要点，帮助开发者快速落地定点化模型。算法定点化本质是数值表示的精度压缩——通过牺牲极小的精度损失，换取存储与计算效率的数量级提升。

MATLAB完整复现算法

huanghm88的专栏

12-05

150

该论文研究在酉群上的优化问题，提出基于梯度的Jacobi算法用于复矩阵和张量的近似对角化。作者证明了算法的弱收敛性，并建立了局部线性收敛结果。算法通过连续的Givens旋转更新酉矩阵的列对，计算效率高。收敛性分析基于Łojasiewicz梯度不等式，适用于实值和复值张量情况，填补了张量对角化Jacobi算法收敛性理论研究的空白。

Theta*算法，进化版本任意角度A*路径规划算法

ULTRAmanTAROACE的博客

12-08

329

实现"S#"路径规划算法，但需要澄清的是：在路径规划领域，并没有广泛公认的"S#"算法。这个实现提供了多种"S"相关的路径规划算法，特别强调了安全性和路径质量。我将为您实现几种可能的"S"相关路径规划算法，并提供一个综合的路径规划框架。您可以根据具体需求选择合适的算法，或组合使用这些算法以获得最佳效果。算法：结合安全系数的改进A。算法 - 一种改进的A。

leetcode 1523

2301_77892984的博客

12-07

253

1523: 在区间范围内统计奇数数目。

三相模型预测控制（MPC）逆变器，直流侧电压为650v，在dq坐标系下进行控制，电压外环采用PI算法