Advertisement

基于MATLAB的非局部均值(NLM)滤波图像降噪方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用MATLAB实现非局部均值（NLM）算法进行图像去噪的技术细节和应用效果。通过优化参数设置，提高了图像处理的质量与效率。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：基于 MATLAB 的非局部均值（NLM）滤波图像去噪 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的非局部均值(NLM)滤波图像降噪方法
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB实现非局部均值（NLM）算法进行图像去噪的技术细节和应用效果。通过优化参数设置，提高了图像处理的质量与效率。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：基于 MATLAB 的非局部均值（NLM）滤波图像去噪 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 利用MATLAB实现基于非局部均值滤波(NLM)的图像去噪算法
    优质
    本研究采用MATLAB软件平台，设计并实现了基于非局部均值（NLM）方法的先进图像去噪技术。通过优化算法参数，有效提升了图像处理效果，特别是在保持图像细节和纹理的同时减少噪声干扰方面表现出色。 基于MATLAB使用非局部均值滤波（NLMeans）算法实现图像去噪。
     
  • 非局部均值滤波(NLM)
    优质
    非局部均值滤波(NLM)是一种先进的图像处理技术，通过比较图像中的相似像素块来去除噪声，同时保持细节和纹理。 使用NLM对高斯噪声、乘性噪声和椒盐噪声进行性能测试，并查看其源代码。
     
  • 【图像去噪】利用非局部均值(NLM)滤波的Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了使用MATLAB实现非局部均值（NLM）滤波器以去除图像噪声的详细代码和说明。通过此方法，可以有效降低图像中的噪声同时保持细节清晰度。 【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波的图像去噪MATLAB源码 本段落档介绍了如何使用非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法进行图像去噪，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过这种方法，可以有效地去除噪声同时保持图像细节和结构特征。 文档内容包括： 1. 非局部均值滤波的基本原理介绍 2. MATLAB源码的详细解释与注释 3. 实验结果展示及其分析 读者可以通过学习本段落档来理解NLM算法的工作机制，并在实际项目中应用该方法解决图像去噪问题。
     
  • 基于MATLAB的非局部均值滤波(NLM)程序
    优质
    本简介介绍了一套利用MATLAB编写的非局部均值（NLM）滤波程序，用于图像去噪处理。通过借鉴像素间相似性原理，该算法有效保护了图像细节特征。 非局部均值滤波（NLM）的matlab程序包含详细注释及相关文档。该代码是个人学习过程中整理所得。
     
  • 【MATLAB代码】-【图像去噪】-非局部均值滤波方法.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的非局部均值滤波算法，用于有效去除图像噪声。通过下载该代码包，用户可以轻松地对各类受噪声污染的图片进行处理和优化。 非局部均值滤波步骤如下： 1. 确定邻域窗口半径d、搜索窗口半径D以及高斯函数平滑参数h。 2. 扩展图像边界，确保在处理过程中不会超出图像范围。 3. 在扩展后的图中选取一个以像素为中心的邻域窗口W1。 4. 限制移动的邻域窗口W2的位置，使其不越界于搜索范围内。 5. 移动的邻域窗口W2在其可活动区域内滑动。当它与固定不动的邻域窗口W1重叠时，则跳过该位置继续下一个位置的操作。 6. 计算权值公式如下： 其中V(x)和V(y)分别代表以x,y为中心的邻域矩阵，而它们之间的距离以及归一化系数Z(x)则通过特定计算得出。 7. 当W1中心像素遍历到搜索窗口内最后一个位置时，需要对移动的邻域窗口内的所有像素值进行加权求和操作。 8. 将步骤7中得到的结果除以归一化系数Z(x)，然后用此结果替换固定不动的邻域窗口W1中的中心像素值。 9. 逐步移动固定不动的邻域窗口，重复执行从第4步开始的操作直至无法再移动为止。 此外，在实现该程序时还需要完成以下任务： - 展示原图像、去除噪声后的图像和恢复出的图像； - 计算去噪算法产生的均方误差（MSE）值。
     
  • 基于非局部均值(NLM)的信号去噪方法.rar
    优质
    本资源提供了一种基于非局部均值（NLM）算法的创新性信号去噪方案。通过借鉴图像处理中的成功技术，该方法旨在有效去除各类噪声，同时保持信号的重要特征不变。此压缩文件内含详细的文档和示例代码，适合于研究及实际应用参考。 非局部均值算法是近年来在图像处理领域的一种新兴技术，主要用于去除图像中的噪声。由于NLM算法也适用于一维信号，许多学者逐渐将其应用于心电信号和地震信号的降噪处理中。
     
  • NLM（非局部均值）图像去噪算法IP详解.pdf
    优质
    本文档深入探讨了NLM（非局部均值）算法在图像去噪中的应用原理和实现细节。通过详细解析该技术背后的理论基础与优化方法，为读者提供全面理解及实际操作指导。 非局部均值（NLM）是一种用于降噪的算法，在该算法中，每个像素的新值是由位于一个较大矩形区域内的所有相同大小的小矩形区域内像素共同决定的，这个较大的矩形被称为“搜索窗口”，而较小的矩形则分别是包含目标像素的“中心补丁”和用来寻找相似性的其他小矩形称为“搜索补丁”。算法会根据每个搜索补丁与中心补丁之间的距离来赋予其权重，并计算出所有这些带权值的搜索patch中对应像素的新值，从而得到最终输出图像中的该像素新值。
     
  • 基于MATLAB的图像非局部均值滤波实现
    优质
    本项目利用MATLAB软件平台实现了图像处理中的非局部均值滤波算法，有效去噪同时保持图像细节。 基于MATLAB实现的非局部均值滤波器
     
  • 基于非局部均值的图像去噪（MATLAB）
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于非局部均值算法的图像去噪技术，有效去除噪声同时保持图像细节。 非局部均值算法用于图像去噪的Matlab程序，可以直接运行但速度较慢。