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
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。
图像去噪(MATLAB),肯定对大家有帮助,有这方面课题肯定有用!
现在很理想的图像去噪方法
基于结构聚类的稀疏表示,用于图像去噪,去噪后视觉效果、峰值信噪比、结构相似度都很不错
图像去噪各种算法对比分析优缺点,为各位提供方法选择的良策。
图像去噪 噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如,一幅黑白图片,其平面亮度分布假定为f(x,y),那么对其接收起干扰作用的亮度分布R(x,y),即可称为图像噪声。但是,噪
用中值滤波加中值滤波处理含噪图像,效果蛮好的
利用小波变换对图像去噪小波分解信号去噪