基于多种滤波算法实现图像去噪

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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本文介绍了数字图像处理中的图像去噪技术，包括均值、中值、高通低通、巴特沃斯、PCA、小波、维纳滤波等多种滤波算法，并提供了相应的Matlab源代码。通过对不同滤波算法的实施，以选择最佳的去噪方法。

基于多种滤波算法实现图像去噪

在数字图像处理中，去除图像中的噪声是一个重要的任务。本文将介绍基于均值、中值、高通低通、巴特沃斯、PCA、小波、维纳滤波等多种滤波算法实现图像去噪的方法，并提供Matlab源代码。

  1. 均值滤波

均值滤波是最简单的滤波算法之一，它将像素周围的像素值取平均作为该像素的值。具体实现过程如下：

function [output_image] = mean_filter(input_image, kernel_size)
    [m, n] =
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【信号去噪】基于维纳滤波算法实现信号去噪附matlab代码 上传.zip
04-13
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究.zip
10-16
MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了多种滤波算法用于图像去噪。本研究主要探讨了基于MATLAB的三种滤波算法在图像去噪中的应用，包括中值滤波、均值滤波和Wiener滤波，旨在提高图像的清晰度和可读性。...
【图像去噪】基于高斯滤波+均值滤波+中值滤波+双边滤波滤波实现图像去噪（含信噪比）附Matlab代码
m0_60703264的博客
07-06 1672
基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波的组合方法是常用的图像去噪技术。以下是它们的基本原理和操作流程：高斯滤波：高斯滤波利用高斯函数对图像进行平滑处理，有效降低高频噪声。该滤波器通过对每个像素周围一定范围内的像素进行加权平均，减少噪声的影响。均值滤波：均值滤波将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值，以去除随机噪声。该滤波器通过计算像素的邻域均值来实现去噪。中值滤波：中值滤波以中心像素周围一定范围内像素值的中值来替代该像素值，达到去除椒盐噪声或脉冲噪声的目的。
自适应中值滤波算法实现图像去噪完整方案
weixin_42575505的博客
09-06 659
图像噪声是数字图像处理中不可忽视的问题，尤其在图像采集、传输或存储过程中容易受到各种干扰。常见的图像噪声类型包括椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）和斑点噪声（Speckle Noise），前者表现为图像中随机出现的黑白噪点，后者则多见于雷达、超声等成像系统中，表现为乘性噪声。图像去噪不仅有助于提升视觉效果，还对后续的图像识别、特征提取等任务至关重要。传统去噪方法如中值滤波在低密度噪声下表现良好，但在高噪声密度或复杂边缘区域存在明显局限。因此，
【图像去噪】 基于双边滤波和引导滤波实现图像去噪附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-28 1021
图像去噪是图像处理中的一个重要环节，其目标是去除图像中的噪声，恢复图像的原始信息。噪声的来源多种多样，例如传感器噪声、光线干扰、压缩失真等。噪声的存在会严重影响图像的视觉效果和后续处理的效果，因此，图像去噪成为了图像处理领域的重要研究方向。近年来，图像去噪方法层出不穷，其中基于滤波的去噪方法以其简单有效而备受关注。双边滤波和引导滤波是两种常见的基于滤波的去噪方法，它们通过利用图像的空间信息和颜色信息，有效地去除噪声并保留图像的边缘和细节。
【图像去噪】基于最小二乘方滤波实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
04-27 873
1 简介 基于最小二乘方滤波实现图像去噪含Matlab源码​ 2 部分代码 function varargout = zuixiaoercheng(varargin)% ZUIXIAOERCHENG M-file for zuixiaoercheng.fig% ZUIXIAOERCHENG, by itself, creates a new ZUIXIAOERCHENG or raises the existing% singleton*.%% H = ZUIXIAOE
【信号去噪】基于拓展卡尔曼滤波实现信号去噪附matlab代码
Matlab245的博客
03-08 936
信号去噪作为信号处理领域的一项基础而关键的任务，在各种实际应用中扮演着至关重要的角色。从医疗影像分析到工业控制，从无线通信到地球物理勘探，信号不可避免地受到噪声的干扰，影响后续的处理和分析。如何有效地去除噪声，提取出信号中的有效信息，成为科研人员和工程师们长期研究的焦点。传统的信号去噪方法，例如滑动平均、维纳滤波等，虽然在某些情况下能够取得一定的效果，但它们往往基于对噪声和信号的先验假设，对于非高斯、非平稳的噪声环境适应性较差。
图像去噪滤波算法汇总(Python)
master_hunter的博客
10-26 7020
综上所述，图像去噪是图像处理领域中的重要任务，其目的是消除或减弱图像中的噪音，以使图像更清晰、更易分析。不同的去噪算法适用于不同类型和强度的噪音，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。同时，对于特定的图像处理任务，也可能需要结合多种去噪技术以获得最佳效果。在实践中，通过理解各种去噪算法的原理和特性，可以更好地应用它们来解决实际问题，从而提升图像处理的质量和效率。
【图像去噪】基于维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
05-05 2901
​1 简介 分析了几种常见的图像去噪方法的去噪原理和缺点后,主要研究了维纳滤波算法的去噪原理和其在实际应用中对高斯噪声的去除优点,通过实验对比维纳滤波算法和其他几种常见的图像去噪方法对高斯噪声的去噪效果,并分析不同参数对维纳滤波去噪效果的影响.实验结果表明,综合主观视觉效果和客观PSNR值而言,在去除高斯噪声时,维纳滤波可以取得更好的去噪效果,提高所获取图像的质量. 2 部分代码 function varargout = wiener_filter(varargin)% WIENER_FILTER
【图像去噪】基于PDE算法实现图像去噪，含PSNR附Matlab代码
Matlab_fudao的博客
09-08 1409
*摘要：**图像去噪是图像处理领域中的一个基本问题，旨在去除图像中的噪声并恢复原始图像。偏微分方程 (PDE) 算法因其在保留图像细节的同时有效去除噪声而备受关注。本文将深入探讨基于 PDE 算法的图像去噪原理，包括常用的 PDE 模型及其数学推导，并通过 Matlab 代码实现一个具体的去噪模型，最后以峰值信噪比 (PSNR) 为指标评估其去噪性能。1. 引言数字图像在采集、传输和存储过程中不可避免地会受到噪声的污染，从而降低图像质量，影响后续的图像处理和分析。
【图像去噪】基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波、双边滤波四种滤波实现椒盐噪声图像去噪附matlab代码
qq_59747472的博客
06-11 1897
图像是生活中重要的信息来源,处理图像有助于理解信息的基本信息.但图像本身可能存在一些被干扰的信息或者噪声.研究了基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波算法的数字图像处理技术用于对图像的噪声进行消除.通过对图像进行理论模拟和实际图像处理,对两种算法进行比较和模拟得出相应结论.为今后的噪声消除方法的选择和实际工作的改进提供数据参考和依据.图像是人类认识世界的第一视角，我们可以通过图像获得比较真实的信息和直观的结果。但实际上，在产生和传输过程中的信号不可避免地会与一些噪声混合．因此，在接收图像信号时，消除或降
一种基于VC的改进中值滤波算法在图像去噪中的应用
03-16
本文介绍了一种基于VC（Visual C++）的改进中值滤波算法，在图像去噪方面的应用。 传统的中值滤波算法由Tukey在1971年提出，它是基于空间域的典型非线性算法，主要用于去除盐椒噪声（即高斯脉冲噪声）。尽管...
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 327
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 296
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
11-24 372
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
11-22 832
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。
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 92
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
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
11-24 458
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
11-22 758
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）。
基于VS2010实现双边滤波算法的图像去噪与平滑处理
双边滤波算法是一种在图像处理领域中广泛应用的非线性滤波技术，主要用于图像去噪和平滑处理，同时具备良好的边缘保持能力。与传统的线性滤波方法（如高斯滤波）不同，双边滤波不仅考虑像素之间的空间距离关系，还...
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