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 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
