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该程序提供了一种自适应高斯滤波方法，用于图像去噪。

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简介：
我们提出了一种专门为人口稠密地区设计的自适应高斯核，该核旨在对图像进行预处理，能够灵活地执行去噪操作。与传统的基于高斯滤波器的方案相比，这种方法能够显著提升图像的平滑度，从而达到更优越的去噪效果。

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  • 基于自适应高斯滤波的图像去噪方法.zip
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  • 基于自适应中值滤波的图像去噪方法
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  • 图像去噪的自适应中值滤波算法
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    本研究提出了一种基于图像特性的自适应中值滤波方法，有效去除噪声的同时保护图像细节。 自适应中值滤波算法能够有效地去除图像中的噪声并实现图像复原的效果，在学习图像复原和图像处理方面具有很大帮助。
  • 自适应图像去噪的混合适应方法（EM适应）：一...
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    简介：本文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的自适应图像去噪混合方法。通过结合多种模型优势，实现了在复杂噪声环境下的高效去噪处理。 该包提供了一种自适应图像去噪算法的实现方法。所提出的方法采用从通用外部数据库中学到的一般先验知识，并将其应用于噪声图像以生成特定先验，然后用于最大后验概率（MAP）去噪处理。这些算法是从贝叶斯超先验角度严格推导出来的，并进一步简化了计算复杂度以便更有效地执行。 为了全面评估该方法的去噪性能，请运行演示文件“demo.m”。有关更多信息和引文参考如下： E. Luo、SH Chan 和 TQ Nguyen，“通过混合自适应进行自适应图像去噪”，IEEE Trans。 图像处理，2016 年。 SH Chan、E. Luo 和 TQ Nguyen，“基于 EM 适应的自适应补丁图像去噪”，Proc。 IEEE 全球会议信号信息处理（GlobalSIP15），2015 年 12 月。
  • 基于MATLAB的自适应高斯滤波器在负荷去噪中的应用
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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。
  • 一种高效的基于SVD图像去噪方法
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    本文提出了一种利用奇异值分解(SVD)技术进行图像去噪的新方法，展现了卓越的降噪效果和细节保留能力，在多种测试中表现出色。 一种基于SVD的高效图像去噪方法。
  • 一种高效的基于SVD图像去噪方法
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    本研究提出了一种利用奇异值分解(SVD)技术的有效图像去噪方法，显著提升了图像清晰度和质量，在保持图像细节的同时有效减少噪声。 一种基于SVD的高效图像去噪方法。
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  • Matlab中LMS滤波器的自适应去噪方法
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