【图像去噪】基于最近值的均值滤波器实现图像去噪附matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍

1. 图像噪声简介

图像噪声是指在图像采集或传输过程中引入的随机或不期望的信号，它会影响图像的质量和视觉效果。图像噪声主要有以下几种类型：

• **高斯噪声：**一种常见的噪声，其概率密度函数服从高斯分布。

• **椒盐噪声：**一种黑白噪声，其像素值要么为黑色（0），要么为白色（255）。

• **脉冲噪声：**一种尖锐的噪声，其像素值可能远高于或低于图像中的其他像素。

2. 均值滤波器简介

均值滤波器是一种图像平滑滤波器，它通过计算图像中某一像素及其相邻像素的平均值来替换该像素的值。均值滤波器可以有效地去除高斯噪声和椒盐噪声。

3. 基于最近值的均值滤波器

基于最近值的均值滤波器是一种改进的均值滤波器，它在计算平均值时只考虑与中心像素最近的几个像素。这种方法可以减少均值滤波器造成的图像模糊，同时仍然可以有效地去除噪声。

4. 基于最近值的均值滤波器实现

基于最近值的均值滤波器的实现步骤如下：

1. 定义滤波器窗口大小，例如 3x3 或 5x5。

2. 遍历图像中的每个像素。

3. 对于每个像素，计算其周围滤波器窗口中最近的几个像素的平均值。

4. 用计算出的平均值替换中心像素的值。

基于最近值的均值滤波器是一种简单有效的图像去噪方法。它可以有效地去除高斯噪声和椒盐噪声，同时减少图像模糊。这种方法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。

📣 部分代码

 clc;close all;clear all;io=imread('cameraman.tif');%io=rgb2gray(io);io=imresize(io,2);Noise_Image=imnoise(io,'salt & pepper',0.9);ticDenoised_Image=NVBMF(Noise_Image);toc% figure,imshow(io);% figure,imshow(Noise_Image);% figure,imshow(Denoised_Image);psnr_results=psnr(io,uint8(Denoised_Image));ssim_results=ssim(io,uint8(Denoised_Image));montage({io, Noise_Image, Denoised_Image}, 'Size', [1 3])

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]周逸飞.基于双树复数小波的图像去噪[D].苏州大学[2024-04-14].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.032002.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合