新的contourlet与自适应全变差的图像去噪

Binary image denoising

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

Matlab源代码,程序内有实例调用,非常方便初学者使用。同时便于理论的学习

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

稀疏表示图像去噪的主代码，董为生团队的文章