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MATLAB去噪代码-DD-SRAD：基于距离驱动的散斑减少各向异性扩散，应用于SAR时间序列数据

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简介：
本项目提供了一种新颖的距离驱动散斑减少各向异性扩散（DD-SRAD）算法的MATLAB实现，专为处理合成孔径雷达(SAR)时间序列数据中的噪声而设计。 该代码为MATLAB编写，用于执行DD-SRAD（距离驱动散斑减少各向异性扩散）算法以消除合成孔径雷达时间堆栈的噪声。此方法适用于对SAR数据的时间序列进行去噪处理，并可应用于任何随时间遭受噪声破坏的图像数据。 详细信息可在相关论文中找到：N.Tabassum，A.Vaccari和S.Acton，“通过合成Kong径雷达时间堆栈的距离驱动各向异性扩散进行斑点去除和变化保留”，《数字信号处理》，第1卷。74，第43-55页，2018年。 代码提供了两个数据集：一个由合成生成的数据集及一组实际的SAR幅度数据，并且还包括了原始合成数据以供对比分析之用。 要运行演示，请执行DD_SRAD.m文件。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系作者。感谢您的使用！

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  • MATLAB去噪代码-DD-SRAD：基于距离驱动的散斑减少各向异性扩散，应用于SAR时间序列数据
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    本项目提供了一种新颖的距离驱动散斑减少各向异性扩散（DD-SRAD）算法的MATLAB实现，专为处理合成孔径雷达(SAR)时间序列数据中的噪声而设计。 该代码为MATLAB编写，用于执行DD-SRAD（距离驱动散斑减少各向异性扩散）算法以消除合成孔径雷达时间堆栈的噪声。此方法适用于对SAR数据的时间序列进行去噪处理，并可应用于任何随时间遭受噪声破坏的图像数据。 详细信息可在相关论文中找到：N.Tabassum，A.Vaccari和S.Acton，“通过合成Kong径雷达时间堆栈的距离驱动各向异性扩散进行斑点去除和变化保留”，《数字信号处理》，第1卷。74，第43-55页，2018年。 代码提供了两个数据集：一个由合成生成的数据集及一组实际的SAR幅度数据，并且还包括了原始合成数据以供对比分析之用。 要运行演示，请执行DD_SRAD.m文件。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系作者。感谢您的使用！
     
  • 基于SRAD的斑点去噪各向异性扩散滤波器
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    本研究提出一种基于结构张量奇异值分解(SRAD)的新型各向异性扩散方法，有效去除图像中的斑点噪声，同时保持边缘细节。 这是Xu在美国读博期间发表的论文中使用的斑点去噪滤波器的MATLAB文件。
     
  • 3D散斑减少的各向异性扩散：基于MATLAB的3D图像处理开发
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    本项目介绍了一种利用MATLAB进行3D图像处理的技术，通过应用各向异性扩散算法来有效减少3D图像中的散斑噪声。 我们扩展了“SRAD”代码以处理3D图像，并参考了Christos Loizou的图像去斑点过滤工具箱中的演示：SRAD_3D_test.m。在执行SRAD之前，需要确定同质区域。
     
  • 新的各向异性扩散模型应用于超声斑点噪声滤波
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    本文提出了一种新颖的各向异性扩散模型，专门针对超声图像中的斑点噪声进行有效过滤。该方法在保持图像边缘清晰度的同时，显著提升了图像质量，为医学影像分析提供了新的技术手段。 由于扩散系数的局限性，原斑点噪声各向异性扩散模型（Speckle Reducing Anisotropic Diffusion, SRAD）存在产生板块效应、模糊弱边界与细节等问题。为此，本段落提出了一种新的斑点噪声各项异性扩散模型（New Speckle Reducing Anisotropic Diffuse, NSRAD）。在NSRAD中，采用了一个S型函数作为扩散系数：该方法能够在同质区域实现各向同性扩散以避免板块效应；而在结构性区域，则通过敏感变化的扩散速度和更快趋向于0的速度来增强细节及弱边界，并保持边界的锐利度。通过对仿真图像进行定量分析发现，新方法不仅比原SRAD模型更有效地去除噪声，而且提高了去噪后图像与原始图像之间的结构相似性，同时减少了形变的影响。真实图片的实验结果也表明了该方法在有效去除噪声的同时消除了黑板刷效应，并增强了边界及细节的表现力。
     
  • 基于MATLAB的非线性各向异性扩散滤波程序
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    本简介介绍了一套利用MATLAB开发的非线性各向异性扩散滤波程序。该工具旨在有效去除图像噪声的同时保持边缘信息完整，适用于各种图像处理任务。 非线性各向异性扩散滤波包括线性各向异性扩散滤波。
     
  • 基于Matlab的各向异性扩散滤波算法
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    本研究提出了一种基于Matlab实现的各向异性扩散滤波算法，旨在有效去除图像噪声的同时保持边缘信息。 各向异性扩散滤波算法是一种用于图像去噪与边缘保护的高级技术。在MATLAB环境中实现这种算法能够提供一种高效且灵活的方式处理各种图像数据。该算法的核心在于利用局部结构差异进行平滑，从而抑制噪声同时保持边缘清晰度。 1990年，Perona和Malik提出了各向异性扩散（Anisotropic Diffusion）的概念，其核心思想是根据梯度强度的变化来控制扩散过程。这种方法的优势在于可以区分图像的边缘和平滑区域，在去除噪声的同时保留细节信息。 在MATLAB中实现该算法通常包括以下几个步骤： 1. **计算图像梯度**：通过Sobel或Prewitt等滤波器获取图像x和y方向上的梯度强度。 2. **扩散系数定义**：基于上述得到的梯度值，确定一个与之成反比关系的扩散系数函数。当遇到边缘时（即高梯度区域），该系数会降低以防止模糊；而在低梯度平滑区域内，则增加此系数来减少噪声。 3. **迭代更新过程**：通过重复应用特定公式逐步更新图像每个像素值，直到达到预设停止条件为止。这一步骤中使用到的计算公式为 `I(x,y,t+1) = I(x,y,t) + diffusion_coefficient * (Gx^2 * (Iy)^2 - Gy^2 * (Ix)^2)` ，其中Ix和Iy分别为图像在x和y方向上的梯度值，而Gx与Gy代表扩散系数。 4. **终止条件**：该过程会持续若干次迭代直到达到最大次数或满足特定误差阈值。 值得注意的是，在MATLAB中实现此算法时可以利用自定义函数或者现有的图像处理工具箱功能（如`anisodiff_Perona-Malik`）。使用这种技术需要注意以下几点： - **参数选择**：不同的设置会影响去噪效果及运行效率。例如，较大的时间步长虽然能加快扩散速度但可能使细节变得模糊。 - **边缘保真度**：尽管此算法能够较好地保护图像中的关键边缘结构，但在处理复杂场景时仍有可能出现不理想的结果。 - **计算资源需求**：由于涉及迭代和局部梯度的频繁计算，该方法对内存及算力有一定要求。 综上所述，各向异性扩散滤波技术对于需要同时保持细节与降低噪声的应用场合来说是一个非常有效的解决方案。通过MATLAB进行实现能够提供丰富的实验机会以及优化可能性以满足特定应用需求。
     
  • 基于Python的各向异性扩散降噪算法（热传导）
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    本研究提出了一种新颖的基于Python实现的各向异性扩散算法，利用热传导原理有效去除图像噪声，同时保持边缘细节。 各向异性扩散滤波主要用于平滑图像，并且克服了高斯模糊的缺点。与双边滤波类似，在对图像进行平滑处理的同时能够保留边缘细节。通常我们将图像视为矩阵、图或随机过程，而这次则将其视作热量场来理解。每个像素被视为热流的一部分，根据该像素与其周围像素的关系决定是否向四周扩散。若某个邻域的像素与当前像素存在显著差异，则表明此区域可能是边界所在处；此时，当前像素不会朝这一方向扩展，从而保留了边缘信息。
     
  • 基于SRAD的去斑点噪声程序
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    本项目提出了一种基于SRAD（各向异性扩散）算法的图像处理技术，专门用于去除医学影像中的斑点噪声。通过优化扩散过程参数，该方法能够有效减少背景噪声的同时保持重要解剖结构清晰可见，为临床诊断提供更高质量的影像支持。 采用SRAD方法的超声图像去斑点噪声程序能够在保留原始信息的同时去除图像中的斑点噪声。
     
  • 各向异性自适应扩散方法
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    简介：本研究提出了一种新颖的图像处理技术——各向异性自适应扩散方法。该方法在保持边缘清晰度的同时，有效去噪和平滑图像区域，适用于多种复杂的图像处理场景。 利用自适应各向异性扩散的方法处理医学图像，在保留原有各向异性的基础上加入了自适应算法，使得梯度阈值K可以根据不同区域的图像特征进行调整。其中，我使用了基于网上找到的各向异性扩散算法，并对其进行了一些修改；同时添加了自己的自适应部分算法。
     
  • 基于MATLAB的PDE图像去噪代码集-方向扩散法（directional_diffusion.m）
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    本代码集利用MATLAB实现基于偏微分方程的方向扩散算法，有效去除图像噪声同时保护边缘细节。核心文件为directional_diffusion.m。 使用偏微分方程PDE进行图像去噪的Matlab代码集合-directional_diffusion.m希望能对大家有所帮助。