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基于MATLAB的图像双边与三边滤波去噪仿真及操作视频

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简介：
本项目通过MATLAB实现图像双边和三边滤波去噪技术，并提供详细的仿真分析与操作指导视频。 领域：MATLAB 内容：基于MATLAB实现图像的双边滤波去噪和三边滤波去噪仿真，并提供操作视频教程。 用处：适用于学习图像处理中的双边滤波去噪和三边滤波去噪算法编程。 指向人群：本科生、研究生及博士生等教研人员在进行相关研究与教学时使用。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行主文件Runme_.m，不要直接运行子函数文件。 3. 确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作可参考提供的视频教程。

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  • 基于MATLAB的图像双边与三边滤波去噪仿真及操作视频
    优质
    本项目通过MATLAB实现图像双边和三边滤波去噪技术，并提供详细的仿真分析与操作指导视频。 领域：MATLAB 内容：基于MATLAB实现图像的双边滤波去噪和三边滤波去噪仿真，并提供操作视频教程。 用处：适用于学习图像处理中的双边滤波去噪和三边滤波去噪算法编程。 指向人群：本科生、研究生及博士生等教研人员在进行相关研究与教学时使用。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行主文件Runme_.m，不要直接运行子函数文件。 3. 确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作可参考提供的视频教程。
     
  • 基于Matlab的图像双边滤波
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现图像处理中的双边滤波技术。通过详细介绍算法原理及其实现步骤，分析其对图像去噪和边缘保持的效果，并进行实验验证与性能评估。 使用Matlab编写的图像双边滤波算法。
     
  • 基于MATLAB的双边滤波仿真程序
    优质
    本简介介绍一个使用MATLAB开发的双边滤波器仿真程序。此工具旨在为图像处理研究者提供高效、灵活的实验环境，以探索不同参数对去噪效果的影响。 对于每个sigma_r值进行双边滤波的MATLAB仿真程序如下： ```matlab for i = 1:number_of_space sigma_r = 0.1 + step * (i - 1); img1 = bilateral(f, N, 2, sigma_r); ENL(i) = enl(img1); EPI(i) = epi(f, img1); end ```
     
  • 基于MATLAB的图像双边滤波算法实现与仿真演示
    优质
    本项目基于MATLAB平台实现了图像双边滤波算法，并进行了详细的仿真实验和结果展示，旨在提供一种有效的降噪和平滑处理方案。 版本：MATLAB 2021a 录制了仿真操作的视频，在该软件环境下可以按照视频中的步骤重现仿真的结果。 领域：图像双边滤波 内容包括基于MATLAB的图像双边滤波算法实现及配套的操作录像，供学习参考使用。 适合人群：适用于本科生、研究生等教研人员在相关课程的学习和研究中进行参考。
     
  • 使用MATLAB比较低通滤波与最优陷波滤波的图像去噪效果及代码仿真操作视频
    优质
    本视频通过MATLAB软件对比分析低通滤波和最优陷波滤波在图像去噪中的效果，并演示具体代码实现过程。 领域：MATLAB 内容：通过MATLAB对比低通滤波器与最优陷波滤波器的图像去噪性能，并进行代码仿真操作（视频提供）。 用处：适用于学习如何使用MATLAB编程实现低通滤波和最优陷波滤波算法，适合本硕博等教研人员及学生使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行文件夹内的Runme_.m脚本而非子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。具体操作请参考提供的录像视频进行学习和实践。
     
  • 基于Zernike矩的图像边缘检测Matlab仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细介绍了利用Zernike矩进行图像边缘检测的技术，并通过Matlab进行了仿真实验。内容包括原理讲解和代码演示，适合学习计算机视觉与图像处理的学生和技术爱好者参考。 领域：MATLAB，Zernike矩，图像边缘检测 内容：基于Zernike矩的图像边缘检测MATLAB仿真及代码操作视频。 用处：用于学习编程中的Zernike矩应用。 指向人群：本科、硕士、博士等科研教学使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作可参考提供的录像视频。
     
  • 基于MATLAB的图像去噪、滤波、锐化及边缘检测源码.zip
    优质
    本资源提供一系列基于MATLAB实现的图像处理技术代码，包括去噪、滤波、锐化和边缘检测等常用算法，适用于科研与工程应用。 MATLAB实现图像去噪、滤波、锐化及边缘检测的源程序代码.zip
     
  • MATLAB图像处理（去噪、滤波、锐化及边缘检测）
    优质
    本课程全面介绍使用MATLAB进行图像处理的技术，包括去噪、滤波增强、锐化和边缘检测等核心方法。适合初学者掌握基础算法与实践操作。 MATLAB程序（图像去噪、滤波、锐化及边缘检测）对研究图像处理算法很有帮助。
     
  • 基于DBSCAN聚类与双边滤波的点云去噪方法
    优质
    本研究提出了一种结合DBSCAN聚类算法和双边滤波技术的创新点云去噪方法，有效去除噪声的同时保留了点云数据的关键特征。 在获取三维激光点云数据的过程中，由于采集距离的不同导致点云密度变化较大，难以确保不同密度的点云数据能够有效去噪和平滑处理。为此，曲金博和王岩提出了一种基于DBSCAN聚类和双边滤波的方法来解决这一问题。
     
  • 基于小波变换的图像去噪Matlab仿真研究，附带操作视频演示
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    本项目采用MATLAB平台，通过小波变换技术进行图像去噪处理，并提供详细的实验操作视频教程，旨在探索和展示高效的小波算法在实际应用中的效果。 1. 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：基于小波变换的图像去噪处理。 3. 内容：该内容涉及利用小波变换进行图像去噪处理。通过应用小波变换技术来改善图像质量，并提供了一个适用于学习如何在MATLAB 2021a版本中使用小波变换的具体示例。包含的内容有分解低通滤波器、分解高通滤波器、重构低通滤波器和重构高通滤波器，以及近似细节系数、水平细节系数、垂直细节系数及对角线细节系数的分析。此外，还展示了加噪图像与去噪后的结果。 4. 注意事项：在使用MATLAB时，请确保当前文件夹路径设置为程序所在的位置，具体操作步骤可以参考提供的视频录像进行学习。