图像加椒盐噪声

提出了一个包含两个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络，该网络可用于灰度图像脉冲噪声检测。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的脉冲噪声检测方

《数字图像处理》课程中噪声的消除处理过程

计算机图像处理，用matlab源程序实现

这是一个对噪声图像进行滤波仿真，里面主要讲了在MATLAB的基础之上，对噪声图像进行滤波仿真。

matlab开发-彩色图像的信号噪声。确定彩色图像的信噪比（以分贝为单位）。

基于非局部均值滤波器(NLMF)或基于稀疏表示的降噪技术在图像降噪方面具有卓越的性能。 为了将两种方法的优点结合在一起,提出了一种新的图像去噪框架。 在此框架中,包含脉冲噪声的图像首先由NLMF处理,

matlab开发-添加噪声和图像恢复。此存档包含添加噪声或恢复任何失真图像的功能。

包含有所有传统图像加有高斯噪声和椒盐噪声边缘检测matlab程序，亲测可用,有canny,sobel,prewitt,roberts,log等算子

图像在拍摄和传输过程中 , 由于所使用的器件和传输通道 的局限性 , 而被加人 了大量 的噪声 , 严重影 响了图像的视觉效 果 , 甚至妨碍了人们的正常识别。 因此 , 图像 的噪声消除就成 为图像

通过在matlab环境下进行实验，对图像中的噪声进行滤除，探索了不同滤波算法的效果。实验结果显示，针对不同类型的噪声，选择合适的滤波器能够有效地改善图像质量。同时，对比了各种滤波器的计算复杂度，为实际