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了解什么是图像去噪 图像去噪的方法及意义 图像去噪的研究现状及未来发展
传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几
几种典型去噪算法对比及matlab实现，已经亲测，简单明了，适于菜鸟
图像去噪
运用压缩感知原理稀疏采样图像重构图像去噪
图像去噪的三种代码，中值滤波，均值滤波 ，维纳滤波 ，只需更改图片即可使用
这是一个图像去噪的代码进行了一些改进希望可以帮助大家
经典去噪方法的讨论 对于常用的中值，均值，维纳斯滤波进行了对比
本代码由MATLAB语言编写，通过形态学方法，即腐蚀和膨胀进行图像内部的噪声处理，实现去噪效果，内附有处理过程和处理结果
基于经验维纳滤波的自适应方向提升小波图像去噪，赵放，全子一，通过对图像局部空间方向性进行估计，自适应方向提升（ADL）小波变换能够有效的表示图像的边缘和纹理特征。本文基于经验维纳滤波将
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