基于图像形态学处理的图像自适应去噪matlab仿真

最新推荐文章于 2025-12-16 07:29:36 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： matlab 图像形态学处理 图像自适应去噪
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/135051303
本文介绍了基于图像形态学处理的图像自适应去噪算法，包括MATLAB仿真结果展示、源码分享、算法概述以及部分参考文献。算法通过噪声检测、分类和去噪处理三个步骤，利用腐蚀、膨胀等操作去除噪声并保留图像结构信息。
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基于matlab的形态学的权重自适应图像去噪
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
09-14 596
数学形态学以图像的形态特征为研究对象，通过设计一套独特的数字图像处理方法和理论来描述图像的基本特征和结构，通过引入集合的概念来描述图像中元素与元素、部分与部分的关系运算。因此，数学形态学的运算由基础的集合运算（并、交、补等）来定义，并且所有的图像矩阵都能被方便地转换为集合。随着集合理论研究的不断深入和实际应用的拓展，图像形态学处理也在图像分析、模式识别等领域起着重要的应用。实验结果表明，如果仅通过串联滤波器去噪，则往往具有一定的局限性，在结果图像中也保留着较为明显的噪声。
【图像去噪】基于自适应权值形态学实现图像去噪matlab代码
qq_59747472的博客
11-10 821
1 简介 针对去除周期性噪声的同时容易造成图像的失真或降噪效果不理想的问题,提出了一种基于权重自适应形态学的周期性噪声去除方法.该方法使用不同尺度的结构元素对图像的周期性噪声进行串行处理,再将串行处理的结果并行处理,并通过自适应权值算法来构建复合级联滤波器,使用该滤波器滤除图像的周期性噪声.为了验证该算法的去噪性能,对周期性噪声及混合噪声进行了常用去噪算法的对比性实验.结果表明,视觉上,使用该算法去噪后的图像去噪效果较好且图像边缘和细节比较清晰;定量评价标准上,使用该算法去噪后的图像的PSNR和SSIM都
【深度学习】基于形态学的权重自适应图像去噪（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
07-15 1218
针对去除周期性噪声的同时容易造成图像的失真或降噪效果不理想的问题，提出了一种基于权重自适应形态学的周期性噪声去除方法。该方法使用不同尺度的结构元素对图像的周期性噪声进行串行处理,再将串行处理的结果并行处理,并通过自适应权值算法来构建复合级联滤波器，使用该滤波器滤除图像的周期性噪声。为了验证该算法的去噪性能,对周期性噪声及混合噪声进行了常用去噪算法的对比性实验。结果表明，视觉上，使用该算法去噪后的图像去噪效果较好且图像边缘和细节比较清晰;定量评价标准上，使用该算法去噪后的图像的PSNR和SSIM都较高。
【Matlab-基于形态学的权重自适应去噪】
m0_46256255的博客
10-23 924
参考书籍：计算机视觉与深度学习实战:以MATLAB、Python为工具，主编：刘衍琦, 詹福宇， 王德建北京：电子工业出版社，2019。
【深度学习】基于形态学的权重自适应图像去噪附Matlab代码
qq_72962865的博客
03-17 823
图像去噪是图像处理领域中的一个核心问题，旨在从受噪声污染的图像中恢复出原始清晰的图像。噪声的存在严重影响了图像的视觉质量，并会对后续的图像分析、识别和理解等任务造成干扰。传统的图像去噪方法包括空域滤波、变换域滤波以及偏微分方程等，这些方法在特定的噪声模型下取得了良好的效果。然而，在实际应用中，噪声往往具有复杂性、非均匀性和未知性，使得传统方法难以达到理想的去噪效果。近年来，深度学习技术的快速发展为图像去噪领域带来了新的机遇。
计算机视觉学习（MATLAB）——基于形态学的权重自适应图像去噪
Ernestwang2016的博客
06-06 6589
计算机视觉学习（MATLAB）——基于形态学的权重自适应图像去噪 理论基础： 1.数字形态学 以图像的形态特征为研究对象，通过设计一套独特的数字图像处理方法和理论来描述图像的基本特征和结构通过引入集合的概念来描述图像中元素与元素、部分与部分的关系运算。因此，数学形态学的运算由基础的集合运算（并、交、补等来）定义，并且所有的图像矩阵能够方便地转换为集合。 2.图像去噪方法 数字图像在获取、传输过程中...
基于形态学的权重自适应图像去噪matlab仿真+matlab操作视频
06-11
2.内容：基于形态学的权重自适应图像去噪matlab仿真+matlab操作视频 3.用处：用于基于形态学的权重自适应图像去噪算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高...
matlab-基于形态学的权重自适应图像去噪matlab仿真-源码
09-20
本项目“matlab-基于形态学的权重自适应图像去噪matlab仿真-源码”提供了一种利用Matlab实现的基于形态学的权重自适应图像去噪方法。下面我们将详细探讨这一技术及其背后的理论。 一、Matlab软件与插件 Matlab是...
【深度学习】基于形态学的权重自适应图像去噪 附Matlab代码.rar
07-12
此次分享的《基于形态学的权重自适应图像去噪》附Matlab代码，是一套成熟的图像去噪解决方案。这套代码不仅适用于Matlab2014、2019a和2024a版本，还附赠了可以直接运行的案例数据，极大地方便了用户的实际操作和学习...
基于Matlab形态学的权重自适应图像去噪（程序+图片）.rar
10-03
1、资源内容：基于Matlab形态学的权重自适应图像去噪（程序+图片）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等...
基于MATLAB的GA–PSO混合算法无线传感器网络节点部署优化研究
Dev7z的博客
12-14 584
无线传感器网络节点部署方式对网络覆盖性能和资源利用效率具有重要影响。针对随机部署方式存在覆盖率低、节点分布不合理等问题，本文以覆盖率最大化为优化目标，对无线传感器网络节点部署优化问题进行了研究。在给定监测区域内建立无线传感器网络覆盖模型，并考虑实际环境中障碍物区域对节点部署的影响，为后续优化提供建模基础。
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置，MATLAB。附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-13 403
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置。非线性的状态量和观测量。非线性状态方程和观测方程。强非线性系统，包含完整的MATLAB下载链接
COMSOL与MATLAB联手：水力压裂岩石损伤耦合模拟
2500_94317971的博客
12-15 885
comsol水力压裂岩石损伤耦合，裂缝制作dai码matlab。comsol HM耦合模型 损伤模型 裂隙多孔介质注入流体引起天然裂隙，岩石产生新损伤的数值模拟，MATLAB裂缝函数及comsol模型在石油工程、地质工程等领域，水力压裂是一项非常重要的技术。通过向地下岩石注入高压流体，让岩石产生裂缝，从而提高油气等资源的开采效率。今天咱就来聊聊如何利用COMSOL和MATLAB实现水力压裂中岩石损伤耦合以及裂缝制作的相关内容。
基于大衍数构造的稀疏校验矩阵LDPC误码率matlab仿真,对比不同译码迭代次数,码率以及码长
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
12-14 426
本文提出了一种基于大衍数列构造LDPC校验矩阵的新方法。该方法利用大衍数列的周期性和单调递增特性，设计具有准循环结构的稀疏校验矩阵，有效避免了四环问题并减少存储空间需求。文章详细阐述了算法原理，包括参数初始化、大衍数序列生成、位置映射规则和矩阵验证流程。MATLAB仿真测试表明，该方法能实现可靠的LDPC编码性能，误码率随信噪比提升显著降低。完整的算法代码可通过指定方式获取。该方案兼具理论创新性和工程实用性，为LDPC码构造提供了新的设计思路。
多策略增强型的改进蛇优化算法在Matlab中的实现与探讨
2508_94230129的博客
12-13 1126
多策略增强型的改进蛇优化算法-- Matlab三种策略的提出：1、多策略混沌系统2、反捕食策略3、双向种群进化动力学运行效果如下，仅是代码无介绍最近在研究优化算法的过程中，接触到了一种非常有意思的多策略增强型的改进蛇优化算法，今天就来和大家分享一下这个算法在Matlab中的实现以及其中涉及的三种关键策略。
【群智能算法改进】一种改进的金豺优化算法IGJO[1]（动态折射反向学习、黄金正弦策略、自适应能量因子）【Matlab代码#94】
jayxiaoxionger的博客
12-14 819
本文提出了一种改进的金豺优化算法，采用的动态折射反向学习、黄金正弦策略、自适应能量因子。
转差频率控制的矢量控制系统Matlab/simulink仿真探索
2504_94281097的博客
12-14 569
转差频率控制的矢量控制系统Matlab/simulink仿真搭建模型：提供以下帮助波形纪录参考文献仿真文件原理解释电机参数说明仿真原理结构和整体框图在电力传动领域，转差频率控制的矢量控制系统有着举足轻重的地位。今天咱们就来唠唠如何在Matlab/simulink里搭建它的仿真模型。
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
2508_94230129的博客
12-14 315
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
【MATLAB例程】多锚点蓝牙定位系统——多个蓝牙信号源（锚点）的优选，实现未知点定位|附代码下载链接
最新发布
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-16 1174
多锚点蓝牙定位系统利用多个蓝牙信号源（锚点）来确定目标设备的位置。带有锚点优选的过程，可以选择最重要的若干个锚点，降低计算量、锚点配置数量
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