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fuliye.rar_Matlab条纹噪声处理_利用傅里叶变换去除条纹噪声

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简介：
本资源提供了利用MATLAB进行图像处理的方法，重点介绍如何通过傅里叶变换技术有效去除含有条纹噪声的图像中的干扰，提高图像质量。适合研究和学习使用。 1. 对图像进行傅里叶变换。 2. 根据傅里叶变换的结果去除图像中的竖条纹噪声。 3. 对图像进行傅里叶逆变换，得到处理后的分割图像。

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  • fuliye.rar_Matlab条纹噪声处理_利用傅里叶变换去除条纹噪声
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    本资源提供了利用MATLAB进行图像处理的方法，重点介绍如何通过傅里叶变换技术有效去除含有条纹噪声的图像中的干扰，提高图像质量。适合研究和学习使用。 1. 对图像进行傅里叶变换。 2. 根据傅里叶变换的结果去除图像中的竖条纹噪声。 3. 对图像进行傅里叶逆变换，得到处理后的分割图像。
     
  • 数字图像处理——消除横条纹和特殊条纹噪声
    优质
    本文章探讨了数字图像处理技术中去除横条纹及特殊条纹噪声的方法，介绍了最新的算法和技术进展。适合研究与开发人员参考学习。 中国科学院大学刘定生老师的数字图像处理综合作业1包括去除横条纹、特殊条纹和噪声。
     
  • MATLAB.rar_MATLAB图像条纹处理_MATLAB去除条纹_条纹处理_图像条纹
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的图像条纹处理方案，专注于高效地识别与消除图像中的条纹干扰，适用于多种图像处理场景。下载后可直接运行示例代码进行学习和应用。 这是一个用于处理图像条纹的MATLAB程序，并且包含了高斯滤波功能以去除图像噪声，是学习MATLAB图像处理的一个好例子。
     
  • 傅里叶变换去噪技术-傅里叶变换
    优质
    傅里叶变换是一种强大的信号处理工具，通过将时域信号转换到频域进行分析。本课程聚焦于利用傅里叶变换原理去除信号中的噪声，提升信号质量与清晰度。 傅里叶变换可以用于信号去噪。通常情况下，真实信号的频率较低而噪声的频率较高。通过傅立叶变换，可以将一个复杂信号分解成不同频率成分及其对应的幅值。 最简单的滤波方法是设置一个阈值，高于该阈值的所有高频分量被置为零，然后逆向傅里叶变换重构原始信号，从而实现去噪效果。 值得注意的是，这种方法适用于大部分噪声属于加性噪声的情况。这是因为傅立叶变换是一种线性的数学操作。
     
  • verstripewipe.rar_消除倾斜条纹_图像中的条纹噪声_高光谱_matlab
    优质
    本资源提供一种使用MATLAB处理高光谱图像中倾斜条纹噪声的方法，通过特定算法有效去除图像内的条纹干扰，提升图像质量。文件名为verstripewipe.rar。 全局法图像垂直条纹去除程序适用于高光谱图像和RGB图像，并且包含详尽的注释。对于倾斜的条纹噪声图像，需要先进行旋转处理后才能使用该程序去除。本程序提供了循环低速版和无循环高速版两种版本，在处理高光谱数据时，高速版的速度比低速版快近20倍。
     
  • 频率处理.rar_傅里叶图像去噪_matlab_傅里叶滤波_傅里叶去噪_傅里叶变换在图像去噪中的应用_高通滤波
    优质
    本资源探讨了基于Matlab平台下的傅里叶变换应用于图像去噪的原理与实践，重点介绍通过傅里叶滤波（如高通滤波）技术减少图像噪声的方法。 利用傅里叶变换对图像进行处理，并通过高斯低通滤波器和高通滤波器来去除噪声。
     
  • new_fenshujie.rar_分数阶去噪_傅里叶去噪_分数阶傅里叶变换
    优质
    本资源包提供了一种新颖的信号处理方法——分数阶去噪技术，并结合传统的傅里叶变换进行噪声抑制，尤其适用于复杂信号环境中的精细处理。文件内含详细的理论介绍与应用实例代码。 对二维图像进行分数阶傅里叶变换可以用于图像去噪。
     
  • MATLAB傅里叶变换代码-去模糊：处理模糊和噪声图像。袁等人，2007年
    优质
    本工作由袁等人于2007年完成，介绍了一种基于MATLAB实现的傅里叶变换算法，用于去除图像中的模糊及噪声问题，有效提升图像清晰度。 matlab傅里叶变换代码DIPHomeworkFinalREADME文件名及类型说明： - run_demo.m：脚本，用于执行测试脚本，需在generate_init_data中设置输入图片路径。 - generate_init_data.m：脚本，生成输入图像I、模糊图B、模糊核K、噪点图N和去噪后图Nd等数据。 - test_denoise.m：脚本，测试降噪功能（仅针对一个通道）。 - test_matrix_vector_mul.m：脚本，用于测试图片的Matrix形式转换，并验证矩阵乘法操作。 - generate_blurimg.m：函数，为输入图像生成模糊图和噪点图。 - random_kernel.m：函数，生成随机的模糊核。 - write_kernel.m：函数，将Kernel以图片的形式保存至磁盘。 - denoise.m：函数，实现对输入图像进行去噪处理的功能。 - denoise_preprocess.m：函数，负责降噪算法的数据预处理步骤。 - denoise_channel.m：函数，针对RGB图的单一通道执行降噪操作。
     
  • MATLAB多种技术去除高斯白噪声-1.zip_去噪_去噪声_高斯_去除白噪声_去高斯白噪声
    优质
    本资源提供了一套利用MATLAB实现多种算法去除信号中高斯白噪声的方法，适用于研究和工程应用中的信号处理需求。包含代码示例与分析文档。 Matlab方法去除高斯白噪声效果很好且实用，代码全面有效。
     
  • 图像处理与Matlab去斜条纹，包含条纹噪声的图像及M文件，附带示例图片，运行通过
    优质
    本资源提供图像处理教程，专注于使用MATLAB去除图像中的斜条纹噪声。包括条纹干扰实例图、代码（M文件）及其成功执行验证。适合学习和研究使用。 在图像处理领域，去斜条纹是一个常见的任务，主要应用于去除图像中的条纹噪声，提高图像质量。MATLAB是一种强大的编程环境，特别适合进行数值计算和图像处理。本资源包包括一个M文件（MATLAB脚本）和示例图片，旨在帮助用户理解和实践如何使用MATLAB去除图像中的斜条纹噪声。 1. **条纹噪声**：条纹噪声通常出现在图像传感器（如CCD或CMOS）中，可能由曝光不均、机械振动、像素缺陷等多种原因引起。它表现为图像上的一系列平行线或斜线，对图像的视觉效果和后续分析造成干扰。 2. **MATLAB图像处理**：MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以进行图像的读取、显示、变换、滤波、分割等操作。在去斜条纹的问题中，可能涉及傅里叶变换、高通滤波、频域分析等技术。 3. **傅里叶变换**：傅里叶变换是处理周期性信号的重要工具，可用于将图像从空间域转换到频率域。图像中的条纹噪声往往在频域中呈现出特定的模式，通过识别并消除这些模式，可以有效地去除噪声。 4. **高通滤波**：在频率域中，高通滤波器允许高频成分通过，抑制低频成分，从而可以去除图像中的平坦背景噪声，保留边缘和细节。这对于消除固定条纹噪声非常有效。 5. **M文件**：提供的M文件是MATLAB的脚本段落件，其中包含了执行去斜条纹处理的算法代码。用户可以通过阅读和运行这个脚本来了解具体实现过程，并根据自己的需求进行修改和优化。 6. **示例图片**：配合M文件一起使用，示例图片用于验证和测试算法的效果。用户可以使用自己的图像数据替换示例图片，观察去斜条纹前后的差异，评估算法的性能。 7. **软件插件**：尽管MATLAB本身已经具备了强大的图像处理功能，但有时候用户可能会结合使用其他软件或插件（如ImageJ或OpenCV），以获得更高级的处理能力或提升效率。 此资源包提供了一个完整的解决方案，让用户能够学习和实践如何利用MATLAB处理图像中的斜条纹噪声。通过对M文件的理解和调整，用户可以掌握这一关键技术，并将其应用到自己的图像处理项目中。