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基于MATLAB的均值-中值-高斯滤波图像去噪方法.zip

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简介：
本资源提供了一种结合使用均值、中值及高斯滤波技术的图像降噪方案，并通过MATLAB实现。适合研究和学习数字图像处理中的噪声去除问题。 在MATLAB 2019版本下测试有效，在空间域内分别使用均值滤波、中值滤波和高斯滤波去除椒盐噪声。

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  • 基于MATLAB的均值-中值-高斯滤波图像去噪方法.zip
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    本资源提供了一种结合使用均值、中值及高斯滤波技术的图像降噪方案，并通过MATLAB实现。适合研究和学习数字图像处理中的噪声去除问题。 在MATLAB 2019版本下测试有效，在空间域内分别使用均值滤波、中值滤波和高斯滤波去除椒盐噪声。
     
  • 图像去噪中的中值滤波、均值滤波和高斯滤波
    优质
    本文章探讨了图像处理领域常用的三种基本去噪技术：中值滤波、均值滤波及高斯滤波。通过对比分析，阐明每种方法的特性与应用场景。 中值滤波、均值滤波和高斯滤波在图像去噪方面效果显著，能够有效去除噪声。
     
  • Python中的图像去噪方法（中值滤波与均值滤波）
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    本文介绍了在Python编程环境中使用中值滤波和均值滤波技术进行图像去噪的方法，帮助读者理解如何运用这两种基本算法提升图像质量。 今天为大家分享如何使用Python进行图像去噪处理（包括中值滤波和均值滤波），这将对大家有所帮助。希望各位读者能够跟随本段落的指导进行学习与实践，探索更多可能的应用场景。
     
  • 均值与中值滤波的去噪方法
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    本研究探讨了均值和中值滤波技术在图像处理中的应用，特别关注于它们如何有效去除噪声同时保持图像细节。通过比较两种方法的特点和适用场景，为实际应用提供理论支持和技术指导。 均值滤波和中值滤波是基础的图像处理技术。均值滤波类似于低通滤波器，会导致图像模糊，并且对椒盐噪声效果不佳。相比之下，中值滤波能够有效去除椒盐噪声，但可能会导致图像不连续性的问题。
     
  • 包含高斯噪声及四种去噪方法（高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波）的源码.zip
    优质
    本资源提供了一组含有高斯噪声的图像数据及四种经典去噪算法（高斯滤波、均值滤波、中值滤波与双边滤波）的完整实现代码。 使用高斯滤波、均值滤波、中值滤波以及双边滤波进行去噪处理，在添加了高斯噪声的基础上分别计算信噪比，并通过对比不同方法的信噪比来确定哪种方式效果最好。源代码可以在不同的卷积核大小和各种浓度的高斯噪声条件下，采用多种滤波去噪方式进行处理，最终得到优化后的图像。
     
  • 基于MATLAB的中值滤波去除图像高斯噪声代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现中值滤波算法，有效去除图像中的高斯噪声，适用于数字图像处理课程教学与实践。 我编写了一个基于MATLAB的去除图像高斯噪声的中值滤波代码，并已进行仿真测试。希望这个代码能够帮助到大家。
     
  • Python中的图像去噪方法（中值滤波与平均滤波）
    优质
    本文探讨了在Python编程环境下应用中值滤波和平均滤波两种技术进行图像去噪的方法。通过具体代码示例展示如何使用这两种简单而有效的算法改善图片质量，移除噪声干扰。 实现对图像进行简单的高斯去噪和椒盐去噪。代码如下： ```python import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import random import scipy.misc import scipy.signal import scipy.ndimage font_set = FontProperties(fname=rc:\windows\fonts\simsun.ttc, size=10) ``` 这段代码导入了必要的库，并设置了中文字体。
     
  • 基于MATLAB的图像去噪中值、均值及维纳滤波算法源码
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的三种经典图像去噪方法（中值滤波、均值滤波和维纳滤波）的完整源代码，适用于初学者学习与科研人员参考。 毕业设计必备：简单运行出结果的代码，并带有详细注释以便清晰易懂。
     
  • 【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。
     
  • 【图像去噪】采用均值、中值及高斯低通滤波结合多种改进小波变换的图像去噪方法（附带Matlab源码）.zip
    优质
    本资源提供一种创新性的图像去噪方案，融合了均值、中值和高斯低通滤波与改进的小波变换技术。包含详尽的MATLAB代码供研究参考。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。