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基于MATLAB的频域平滑滤波及图像去噪代码实现

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简介：
本项目使用MATLAB编程语言实现了频域中的平滑滤波技术，并应用于图像去噪处理。通过源码操作展示了如何在频率领域中减少噪声，保持图像质量的同时改善视觉效果。适合对数字信号处理和计算机视觉感兴趣的开发者学习参考。 MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪的代码。

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  • 基于MATLAB的频域平滑滤波及图像去噪代码实现
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    本项目使用MATLAB编程语言实现了频域中的平滑滤波技术，并应用于图像去噪处理。通过源码操作展示了如何在频率领域中减少噪声，保持图像质量的同时改善视觉效果。适合对数字信号处理和计算机视觉感兴趣的开发者学习参考。 MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪的代码。
     
  • IMF：基于迭代均值滤波的图像去噪-MATLAB实现
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    本文介绍了一种使用MATLAB实现的图像去噪方法，该方法采用迭代均值滤波技术，并由国际货币基金组织（此处可能指代研究机构或论文作者团队）提出。通过多次迭代计算局部像素平均值来有效去除噪声，同时保持图像细节和边缘清晰度。 U. Erkan, DNH Thanh, LM Hieu 和 S. Enginoglu 在他们的文章《用于图像去噪的迭代均值滤波器》中介绍了迭代均值滤波器（IMF），该文发表于2019年的IEEE Access期刊第7卷，页码为167847-167859。他们提出的方法旨在去除椒盐噪声。与其它非线性过滤方法不同的是，IMF 使用固定大小的窗口，并且不会增加其尺寸以避免降低去噪精度；因此，它使用 $3\times3$ 的小窗口来更精确地评估中心像素的新灰度值。 为了处理高密度噪音的情况，作者还提出了对 IMF 进行迭代的方法。实验中通过峰值信噪比（PSNR）、视觉信息保真度、图像增强因子以及结构相似性等指标验证了该方法的有效性和准确性。
     
  • 基于Lee滤波的SAR图像去噪方法，MATLAB实现
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    本文提出了一种基于Lee滤波算法的合成孔径雷达(SAR)图像去噪技术，并在MATLAB平台上实现了该算法。通过实验验证了其有效性和可行性。 该方法在传统的极化SAR滤波Lee方法基础上增加了自适应窗口处理及滤波参数预估计步骤，有效提升了传统滤波方法抑制相干斑的能力，并且能够很好地保持极化SAR图像的极化散射特性。
     
  • 基于Matlab的小波变换图像去噪代码与IAFNNESTA：NESTA的Python实现及滤波规范
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    本项目提供了一套基于Matlab和Python的图像处理工具包。其中包括小波变换去噪算法的Matlab代码，以及NESTA算法的Python版本（IAFNNESTA）实现，并探讨了相关滤波器的设计准则。适合从事信号与图像处理的研究者使用。 图像小波变换去噪的Matlab代码IAFNNA使用了NESTA算法来实现各向同性和各向异性过滤规范最小化。如果采用此代码生成论文，请引用以下两篇文献： @article{lima2020isotropic, title={Isotropic and anisotropic filtering norm-minimization: A generalization of the TV and TGV minimizations using NESTA}, author={Lima, Jonathan A and da Silva, Felipe B and von Borries, Ricardo and Miosso, Cristiano J and Farias, Myl{\`e}ne CQ}, journal={Signal Processing: Image Communication}, pages={115856}, year={2020}, publisher={Elsevier}}
     
  • 【图像去噪】利用维纳滤波进行图像去噪及Matlab代码分享.zip
    优质
    本资源提供了一种基于维纳滤波算法的图像去噪方法，并附有详细的Matlab实现代码和示例，适合科研与学习使用。 基于维纳滤波实现图像去噪的Matlab源码提供了一种有效的图像处理方法。
     
  • 灰度图像的频域滤波：简易Matlab实现-基于频域滤波器的方法
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    本文章介绍了如何使用Matlab软件对灰度图像进行频域滤波处理，详细讲解了基于频域滤波器方法的操作步骤和代码实现。 在Matlab中实现灰度图像上的频域滤波器的简单方法包括： 1. 高斯低通滤波器； 2. 巴特沃斯低通滤波器； 3. 高斯高通滤波器； 4. 巴特沃斯高通滤波器； 5. 使用高斯高通的增强（或称“升压”）滤波器； 6. 使用巴特沃斯高通的增强（或称“升压”）滤波器。
     
  • 基于MATLAB的图像平滑滤波处理
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    本项目利用MATLAB平台进行图像处理研究，重点探讨并实现了多种图像平滑滤波算法，有效减少噪声干扰，提升图像质量。 图像平滑滤波的方法包括邻域平均法、中值滤波和自适应维纳滤波。其中，邻域平均法使用如下8领域模板进行处理：M8=[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1];该模板被标准化为M8=M8/8；然后通过filter2函数应用到图像I1上得到结果J2。这种方法中，每个像素的灰度值由其预定邻域（此处为8领域）内若干像素的灰度值共同决定。
     
  • 基于MATLAB的中值滤波去除图像高斯噪声代码
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    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。
     
  • 基于MATLAB的图像空域滤波实现
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    本简介探讨了在MATLAB环境下进行图像处理中空域滤波技术的具体实现方法。通过分析不同类型的空域滤波器（如均值滤波、高斯模糊等），文中详细介绍了其算法原理及代码实践，旨在为图像去噪与平滑提供有效的解决方案。 1. 噪声模拟：使用函数imnoise对图像‘eight.tif’添加高斯噪声和椒盐噪声。 2. 空域滤波：分别采用不同大小的模板进行均值滤波和中值滤波处理上述受噪图像，并比较各种滤波效果。 3. 最大值、最小值及高斯滤波操作：首先读取目标图像，设定相关参数后输出经过相应处理后的结果图。 4. 对灰度图像应用梯度算子进行锐化。