二维离散小波变换以及在图像去噪中的应用代码

这是简单Haar小波变换的程序，是将图像分解为四个分量。

本文件使用小波阈值法图像去噪.包括软阈值,硬阈值,及折中阈值去噪,并在折中阈值去噪方法基础上加入自适应算法,得到较好结果.

根据数据平滑理论推导求解出能够使对称分数B样条在函数平滑性和逼近性两者之间达到最优的折衷的分数阶α≈7.9; 并通过对BiraShrink基于相邻层系数相关性的小波去噪模型进行改进, 得到对分数样条的

BM3D算是NLM(non-localmean)的升级版本，因为它主要用到了非局部块匹配的思想，首先找相似块，不同于传统NLM使用L2距离，它用了硬阈值线性变换降低了L2距离的复杂度；找到相似块后，N

基于小波系数相关性的图像去噪，蔡良师，，本文提出了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。针对部分去噪方法平滑掉实际信号的不足，根据小波分解系数近指数的衰减特性及

这是一篇硕士论文，详细的介绍了小波去噪和全变差去噪算法。

二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decompositio,BEMD)是一种优秀的多尺度几何分析工具,特别适用于非线性、非平稳信号的分析处理。以BEMD与新型

摘要：提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变，对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波，最后将低频仅是图像和均值滤波后的图像合

在图像处理领域，Matlab成为了多种图像去噪算法的理想平台。这些算法包括小波去噪、均值滤波、中值滤波等，都可以在Matlab环境下得到有效的实现。小波去噪作为一种频域图像处理方法，在Matlab中的

基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法 应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被 平滑了. 使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验