**正文** 《Speckle Reducing Anisotropic Diffusion (SRAD)算法》 在图像处理领域，Speckle Reducing Anisotropic Diffusion（SRAD）算法是一种用于去除图像中斑点噪声的有效方法。斑点噪声通常出现在雷达、医学成像以及光学显微镜图像中，对图像质量造成负面影响，阻碍了后续分析和处理。Y. Yu和S.T. Acton在2002年发表的论文《Speckle Reducing Anisotropic Diffusion》提出了SRAD算法，它是一种基于扩散过程的非线性滤波技术，能够有效地平滑图像中的斑点噪声，同时尽可能保持图像边缘的清晰度。 **一、SRAD算法原理** 1. **Anisotropic Diffusion（各向异性扩散）基础** 各向异性扩散是图像处理中的一个重要概念，它通过局部梯度信息控制图像的扩散过程。在SRAD中，这一过程被用来平滑斑点噪声，同时保护图像的边缘细节。与传统的各向同性扩散不同，各向异性扩散允许在不同方向上具有不同的扩散速率，使得图像的结构信息得到更好的保留。 2. **斑点噪声模型** 斑点噪声是一种随机分布的亮暗点，通常呈现出一种近似的高斯分布。在SRAD算法中，这种噪声被视为二阶统计特性，通过构造适当的扩散系数来处理。 3. **扩散系数设计** 在SRAD中，扩散系数是根据图像局部斑点噪声的强度和方向来确定的。这使得在噪声较强的区域，扩散过程更活跃；而在噪声较弱或边缘附近，扩散过程受到抑制，从而防止了图像细节的损失。 4. **迭代过程** SRAD算法通过迭代方式执行，每一步都计算新的图像值，直到达到预定的迭代次数或者达到满意的噪声去除效果。迭代过程中，图像的每个像素更新遵循扩散方程，这个方程包含了扩散系数和时间步长等因素。 **二、SRAD算法实现** 1. **代码实现** 提供的代码实现了SRAD算法的具体计算过程，包括了扩散系数的计算、迭代更新以及最终图像的输出。通过对输入图像进行处理，可以直观地看到噪声去除的效果。 2. **参数调整** SRAD算法的性能受到几个关键参数的影响，如扩散系数阈值、迭代次数和时间步长。合适的参数选择对于达到理想的去噪效果至关重要。在实际应用中，这些参数需要根据具体图像和需求进行调整。 **三、SRAD算法的应用** SRAD算法广泛应用于各种领域，如医学图像分析、遥感图像处理、雷达图像去噪等。其优势在于既能有效地去除斑点噪声，又能较好地保护图像的细节和边缘，因此在许多对图像质量有高要求的场景中具有重要价值。 SRAD算法是解决斑点噪声问题的一个有力工具，通过深入理解其原理和实现，我们可以更好地利用它来提升图像的质量，为后续的图像分析和处理打下坚实的基础。提供的论文和代码资料，为研究者和开发者提供了深入学习和实践SRAD算法的机会，有助于进一步理解和优化该方法。

matlab除噪声代码DD-SRAD DD-SRAD代表距离驱动散斑减少各向异性扩散，用于消除SAR时间堆栈的噪声。 该代码是为与MATLAB一起使用而编写的。 用于对合成Kong径雷达数据的时间堆栈进行去噪，但可用于随时间推移而被噪声破坏的任何图像数据。 可以在下面列出的相关论文中找到更多详细信息。 如果使用此代码，请引用以下内容： N. Tabassum，A。Vaccari和S. Acton，“通过合成Kong径雷达时间堆栈的距离驱动各向异性扩散进行斑点去除和变化保留”，《数字信号处理》，第1卷。 74，第43-55页，2018年。 该代码提供了两个数据集，一个是合成生成的，另一个是一组实际SAR幅度数据。 原始合成数据也包括在内以进行比较。 要运行演示，请运行DD_SRAD.m。 如有任何疑问，请联系。 谢谢！

超声图像的去斑点噪声程序，采用SRAD的方法，能够在保证超声图像原始信息的基础上去掉图像中的斑点噪声。

利用各向异性扩散方法对超声图像去噪的四篇论文以及matlab代码，希望对你有用。 speckle reducing 四篇文章目录 [1] P. Perona and J. Malik. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion.IEEE Trans. 1990. [2] Y. Yu and S.T. Acton, Speckle reducing anisotropic diffusion,IEEE Trans. 2002 [3] S. Aja‐Fernandez, C. Alberola Lopez, On the Estimation of the Coefficient of Variation for Anisotropic Diffusion Speckle Filtering, IEEE Trans. 2006. [4] Karl Krissian,Oriented Speckle Reducing Anisotropic Diffusion,IEEE TRANS 2007

SRAD算法的MATLAB代码 调试通过的代码

超声图像的去斑点噪声程序，采用SRAD的方法，能够在保证超声图像原始信息的基础上去掉图像中的斑点噪声

SRAD算法平滑去噪的效果非常理想，能在去除噪声的同时保持或增强目标边缘的清晰度。本程序使用OpenCV1.0 在VC6.0下运行成功。这个程序是我读研时候的一个学弟写的，这方面的资料比较少，所以拿出来和大家分享，希望对您有帮助！

这是Xu在美国读博期间发表的论文中使用的斑点去噪滤波器的MATLAB文件

srad滤波的matlab算法别人下载的上传

将4个文件拷贝到同一路径下，修改ex_SRAD.m文件中的filename，filename为要平滑的图像文件名称，修改后运行ex_SRAD.m，待进度条慢后即可显示平滑后的图像。本程序采用了SRAD算法。在MATLAB环境下运行。