随着科技的进步和技术的发展,在临床医学中医学CT图像发挥着越来越重要的作用，它成为医师诊断疾病的重要手段,尤其在肺癌的早期检查中。近年来，医学影像技术的发展提高了医学诊断的准确度和可信度。医学CT图像跟普通图像有很大的不同，它是对人体的成像。人体的组织器官的密度.各不相同、人体的呼吸运动、心跳运动以及获取图像的设备的质量差异，这些因素都可能造成CT图像中感兴趣区域的对比度差、细节边缘模糊、掺杂噪声等问题，这些问题会对医生的诊断造成很大的影响。为此医学CT图像去噪和增强算法的研究就便得十分重要。本文主要从CT图像去噪和CT图像增强两方面进行研究，提出了两种适合与医学CT图像去噪和增强的算法。版权属于原作者，仅供下载学习交流使用，不得用于商业用途，下载完后请于24小时内删除，谢谢配合。

一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和高斯比例混合模型的图像去噪方法。采取的主 要方法为:1)通过NSCT对图像进行分解;2)根据高斯比例混合模型建立图像模型;3)利用贝叶斯估计进行图 像去噪。实验结果表明,相对于已有算法,本文方法降噪效果好,在去噪性能指标和边缘保持的主观视觉上都 表现出优异的性能。

数字图像在进行数学形态滤波去噪时，根据噪声特点可以尝试采用维数由小到大的结构元素来进行处理，进而达到滤除不同噪声的目的。采用数学形态学的多结构元素，可以更多地保持数字图像的几何特征. MATLAB开发的基于形态学的权重自适应图像去噪，运行无误。请放心下载

1二维双树傲小波变换旅理iKgnsbury等人提出在同一个数据上用两个独立的小波变换平行作用来完成复数小波变换〔2即叫)由公式=叭甲=甲所以若甲=仲*]仲`]=。一 和 叭lhght和小波函数叭男长春

附有图像去噪Python源代码，能很好地去除图像噪声的干扰。

构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型

delphi 图像去噪　去除图片噪点 并将彩色转为纯色(黑色)

 文中采用一种新的小波阈值法进行数字图像去噪。该方法是在原有小波算法之上进行改进，一方面改进阈值公式，寻求最优的阈值，获取更好的边缘保护，从而达到图像原始信息完整性；另一方面通过优化阈值函数获得改进的阈值方法，提高小波系数阈值判断的准确性，获得更好的去噪效果。实验结果表明，与通常的方法相比较，能更好的去除数字图像噪声、保护图像边缘，获得更好的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果，达到去噪要求。

当今图像去噪效果最好的三种方法合集BLS_GSM,BM_3D,NL_MEANS ，matlab程序。程序很规范，经过我自己运行，速度很快，效果也非常理想，适合刚接触图像处理的同学，也可以认真琢磨算法的思想，个人觉得很有益处。

LEE图像降噪算法，一个优秀的图像降噪算法。