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【图像去噪】利用MATLAB优化非局部均值算法处理红外图像中的混合噪声【附MATLAB源码 1640期】.mp4

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简介:
本视频讲解了如何使用MATLAB优化非局部均值算法,有效去除红外图像中的混合噪声。包含实用的MATLAB源代码分享(第1640期)。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均可运行并经过验证有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括主函数main.m和其他调用函数的m文件;无需额外配置或效果图展示。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。若遇到问题,请根据提示进行修改,如仍无法解决可联系博主寻求帮助; 3. 具体操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置到MATLAB的当前工作目录中。 - 步骤二:双击打开main.m文件。 - 步骤三:运行程序直至完成并得到结果。 4. 需要更多服务或咨询,如获取博客或资源中的完整代码、期刊文献复现、定制Matlab程序及科研合作等,请联系博主。

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客服
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  • MATLABMATLAB 1640】.mp4
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    本视频讲解了如何使用MATLAB优化非局部均值算法,有效去除红外图像中的混合噪声。包含实用的MATLAB源代码分享(第1640期)。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均可运行并经过验证有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括主函数main.m和其他调用函数的m文件;无需额外配置或效果图展示。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。若遇到问题,请根据提示进行修改,如仍无法解决可联系博主寻求帮助; 3. 具体操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置到MATLAB的当前工作目录中。 - 步骤二:双击打开main.m文件。 - 步骤三:运行程序直至完成并得到结果。 4. 需要更多服务或咨询,如获取博客或资源中的完整代码、期刊文献复现、定制Matlab程序及科研合作等,请联系博主。
  • 基于MATLAB
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    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。
  • MATLAB小波阈进行带PSNR,含Matlab2577).mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB软件通过优化的小波阈值技术来处理和去除图像噪声,并计算峰值信噪比(PSNR)以评估去噪效果。附有完整代码,适合深度学习数字信号处理的初学者参考实践。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码,这些代码均可运行并经过测试确认有效,适合编程初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它m文件形式的调用函数;无需额外操作即可直接查看程序运行结果和效果图。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改,或联系博主寻求帮助。 3. 运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如需进一步的服务,可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询。 服务内容包括: - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
  • (NLM)滤波Matlab.md
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    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。
  • MATLAB】-【】-滤波方.zip
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    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。
  • MATLAB实现基于滤波(NLM)
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    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。
  • MATLAB
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    本资源提供基于非局部相似性原理实现图像去噪功能的MATLAB代码,适用于处理各种噪声污染的灰度和彩色图像,能够有效保持图像细节。 非局部均值是一种经典的去噪算法,它利用空间域中的相似块来进行图像处理。你可以寻找并下载可以直接使用的非局部均值去噪的MATLAB源代码。
  • NLM(IP详解.pdf
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    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。
  • BM3D进行Matlab).zip
    优质
    本资源提供基于BM3D算法的图像去噪解决方案及其MATLAB实现代码,有效提升图像质量。适合研究与学习使用。 基于BM3D算法实现图像去噪的Matlab源码。
  • MATLAB小波变换及多阈技术彩色MATLAB 3700】.md
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    本文介绍了一种使用MATLAB软件和小波变换技术,结合多阈值优化策略进行彩色图像去噪的方法,并提供了相关代码。适合需要处理图像噪声的科研人员和技术爱好者参考学习。 基于MATLAB的小波变换及多种阈值改进方法用于彩色图像去噪的技术研究(代码包含在第3700期内容中)。