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🔥 内容介绍
一、引言
图像在采集、传输过程中易受噪声干扰(如高斯噪声、椒盐噪声等),降低视觉质量与后续处理精度。本文对比分析 ** 均值滤波、中值滤波、高斯低通滤波、巴特沃斯低通滤波、小波变换、维纳变换和离散余弦变换(DCT)** 七种去噪算法,结合峰值信噪比(PSNR)定量评估去噪效果,为实际应用提供参考。
二、图像去噪算法原理与实现
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] 肖蕾,何坤,周激流,等.改进自适应中值滤波的图像去噪[J].激光杂志, 2009(2):3.DOI:10.3969/j.issn.0253-2743.2009.02.019.
[2] 丁绪星,朱日宏,李建欣.基于自适应提升小波变换的图像压缩[J].光子学报, 2004, 33(2):225-228.DOI:10.1007/s11670-004-0048-0.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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|GCN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