图像去噪算法的研究.ppt
本论文概述了DFT离散傅立叶变换在图像去噪中的作用,与空域中的去噪方法进行了比较,并且进行了MATLAB的仿真,讨论了频域中去噪优于空域去噪的原因。
直方图均衡化是基于偏微分方程的最基础的图像增强方法
该matlab代码是在小波域进行的图像去噪。
小波及小波包图像去噪 ,用matlab编程实现,,并将两者综合在一起去噪
现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,成为含噪图像。取出或减轻在获取数字图像中的噪声成为图像去噪。
图像去噪作为图像处理的问题之一,随着科技的进步,处理的方法越来越多,图片恢复的质量也越来越高。图像去噪的方法有很多,在此次课程设计中,我们采用基于神经网络的图像去噪算法。
稀疏表示图像去噪的主代码,董为生团队的文章
根据图像块之间的相似性提出了3维块匹配(Block Method of 3-Dimension, BM3D)算法。该方法不仅有较高的信噪比,而且视觉效果也很好,但是时间复杂度相对较高。
图像在接收、转换和传输过程中,经常会受到各种内部和外部环境的影响而产生噪声,造成图像模糊、失真、有噪点而影响图像的质量,为了消除噪点,提高图像的信噪比,使图像恢复清晰,需要进行图像去噪。
