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MATLAB图像去噪与平滑工具包

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简介：
MATLAB图像去噪与平滑工具包提供了一系列先进的算法和函数，用于处理图像中的噪声并改善其质量。该工具包支持多种去噪技术，包括但不限于双边滤波、非局部均值去噪等，并提供了简便的界面来调整参数以优化效果。适用于科研、工程等领域需要高质量图像数据的应用场景。 该工具包包含了一些常用的图像处理算法，例如图像高斯平滑、各项同性高斯平滑、各向异性高斯平滑、全变分去噪以及加窗傅里叶变换等。

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  • MATLAB图像去噪与平滑工具包
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    MATLAB图像去噪与平滑工具包提供了一系列先进的算法和函数，用于处理图像中的噪声并改善其质量。该工具包支持多种去噪技术，包括但不限于双边滤波、非局部均值去噪等，并提供了简便的界面来调整参数以优化效果。适用于科研、工程等领域需要高质量图像数据的应用场景。 该工具包包含了一些常用的图像处理算法，例如图像高斯平滑、各项同性高斯平滑、各向异性高斯平滑、全变分去噪以及加窗傅里叶变换等。
     
  • S-G平滑_去噪_平滑去噪_去噪平滑
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    S-G平滑算法是一种高效的信号处理技术，用于去除数据中的噪声同时保持信号特征。通过多项式拟合实现平滑效果，广泛应用于科学实验数据分析中以优化结果的准确性和可靠性。 光谱信号通用的平滑去噪算法简单易学且使用方便，该算法为MATLAB文件格式。
     
  • 数字图像处理课程设计-平滑去噪
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    本课程设计聚焦于数字图像中的噪声去除技术，通过学习和实践各种平滑算法，旨在提高图像质量与视觉效果。参与者将掌握滤波器应用、均值及中值滤波等核心技能。 数字图像处理的课程设计涉及图像平滑去噪技术，包括高斯滤波、中值滤波以及箱式滤波方法，并采用MFC界面进行实现。
     
  • 图像去噪（MATLAB）.rar_DCT与PCA在图像去噪中的应用_previous12j_图像去噪技术探讨
    优质
    本资源为《DCT与PCA在图像去噪中的应用》及《图像去噪技术探讨》，采用MATLAB实现，包含DCT和PCA算法用于去除图像噪声的实例代码和分析。 使用中值滤波、均值滤波、小波变换、DCT（离散余弦变换）和PCA（主成分分析）五种方法实现对图像的去噪处理。
     
  • PyTorch图像修复与去噪工具箱.zip
    优质
    PyTorch图像修复与去噪工具箱是一款基于PyTorch开发的开源软件包，提供一系列深度学习模型用于处理图片的修复和降噪问题，助力于计算机视觉领域的研究者和开发者。 图像还原工具箱（PyTorch）。包含DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN和IMDN的培训与测试代码。这是一个用于图像恢复及去噪功能的PyTorch工具箱，名为KAIR - Image Restoration Toolbox (PyTorch)。
     
  • Bregman MATLAB自适应全变分模型：平衡图像平滑去噪与边缘保护.zip
    优质
    本资源提供Bregman迭代算法在MATLAB环境下实现的自适应全变分模型代码，旨在优化图像处理效果，有效去除噪声同时保持图像细节和边缘清晰。 Bregman迭代在MATLAB中的自适应全变分模型能够同时实现图像的平滑去噪与边缘保留。
     
  • 基于MATLAB的频域平滑滤波及图像去噪代码实现
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的图像加噪与去噪处理
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中对数字图像进行加噪及去噪处理的技术和方法。通过理论讲解和实例操作相结合的方式，帮助读者掌握常用的噪声模型以及多种有效的降噪算法。适合于信号处理、计算机视觉领域的初学者或研究者参考学习。 使用MATLAB对添加了高斯噪声和椒盐噪声的图片进行降噪处理，并采用了3*3均值滤波法和中值滤波法来实现这一过程。所有操作集中在同一个图形用户界面（GUI）中，每个按键对应一种特定的操作。
     
  • MATLAB编程实现图像加噪与去噪
    优质
    本项目运用MATLAB软件进行图像处理实验，涵盖对图像添加各种噪声以及应用不同算法去除这些噪声的过程。通过实践，旨在掌握基本的数字图像处理技术并分析各类去噪方法的有效性。 在MATLAB编程中实现图像添加噪声并去除噪声的功能。其中包括加入椒盐噪声和高斯噪声等多种类型的噪声。
     
  • 图像加噪与去噪及压缩(Matlab GUI)
    优质
    本项目通过Matlab GUI实现图像加噪、去噪及压缩功能，包括添加高斯噪声和椒盐噪声，并采用中值滤波等方法进行降噪处理，同时探索不同算法下的图像压缩效果。 Matlab GUI集成了图像加噪、去噪和压缩三种功能，并附相关源码及操作说明。图像加噪包括高斯噪声、泊松噪声、椒盐噪声和斑点噪声；图像去噪包括中值滤波、维纳滤波、小波滤波、理想低通滤波和高斯低通滤波；图像压缩则包含PCA（主成分分析）、DCT（离散余弦变换）、FFT（快速傅里叶变换）、位平面行程编码以及JPEG。