这是一段应用matlab实现小波变换在图像去噪方面的简单应用程序

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现图像去噪 滤波 锐化 边缘检测 源程序代码_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab 贝叶斯和通用阈值软阈值图像去噪方法MATLAB程序 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于PCNN卷积神经网络的图像去噪仿真 X1=(double(imread('2.bmp'))); X = X1(:,:,2); figure; imshow((X),[]); Weight=[0.5 1 0.5;1 0 1;0.5 1 0.5];%3*3临近神经元连接权重矩阵 Beta = 0.1;%连接强度常数 Yuzhi = 256; Decay = 0.1;%衰减时间常数 [a,b]=size(X); Threshold = zeros(a,b);%神经元阈值矩阵 S= zeros(a+2,b+2);%用于存储邻近神经元的输出 B= zeros(a,b);%标记样板,表明该PIXEL是否被激活过 Y=zeros(a,b);%结果矩阵 T=zeros(a,b); Edge= zeros(a,b);%边缘图 n=1;

基于PCNN的图像去噪，边缘检测，图像分割matlab应用程序，绝对好使哦。

里面有一个GUI界面 ： 加噪、低通滤波 、 高通滤波、 中值滤波

>> main1 椒盐+fft 去噪前 PSNR: ans = 15.2087 去噪后 PSNR: ans = 15.7430 高斯+fft 去噪前 PSNR: ans = 17.1555 去噪后 PSNR: ans = 19.6890 >> main2 高斯 去噪前 PSNR: ans = 17.1438 去噪后 PSNR: ans = -43.8118 椒盐 >> main2 去噪前 PSNR: ans = 15.2212 去噪后 PSNR: ans = -42.6740 >> main3 椒盐 去噪前 PSNR: ans = 15.2119 去噪后 PSNR: ans = 15.2547 高斯 >> main3 去噪前 PSNR: ans = 17.1519 去噪后 PSNR: ans = 20.2725 >> main4 高斯 去噪前 PSNR: ans = 17.1527 去噪后 PSNR: ans = 20.

基于傅里叶的图像去噪技术研究 摘要：在数字图像处理领域中，一种被广泛应用的经典变换——傅立叶变换，这个算法主要是将时域上的信号变换为频域上的信号，广泛应用于图像去噪、图像增强等领域。本文采用傅里叶变换对不同噪声下的灰度图像进行去噪，并对其PSNR值进行了分析。实验表明，傅里叶变换可以有效地去除图像中的噪声。 关键词：图像去噪；傅里叶变换；PSNR

0积分下载，代码运行效果图见压缩包