图像去噪技术探索与MATLAB仿真毕业论文。
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Shearlet域非局部均值图像去噪，张小华，张强，该文提出了一种基于主分量分析的shearlet域非局部均值图像去噪算法。该算法将主分量分析方法引入到shearlet域的非局部均值算法中，具��
为了克服传统BM3D去噪算法的不足,根据图像局部结构相似性提出了基于结构聚类的图像去噪算法。首先根据均值进行粗聚类构成块群;其次利用鲁棒数据归一化构造结构相似子群;最后对子群进行去噪,如果子群容量大于
利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法，在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上，回顾稀疏性去噪研究的发展，阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法，介绍利
为了在去噪的同时保证图像细节尽可能不被破坏，提出了利用经验模式分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）的自适应图像去噪方法。对噪声图像按照列、行、左对角和右对角方向一维展开
为了弥补传统全变分(TV)算法忽略了图像边缘方向的不足, 结合梯度幅度和方向提出了基于方向全变分的去噪算法。该算法运用图像梯度幅度将图像像素划分为边缘区域和非边缘区域, 运用梯度方向对不同区域的像素选
该程序采用自定义的提升方案,通过matlab软件,对加噪的图像进行去噪处理。
图像去噪评价指标代码
运用压缩感知原理稀疏采样图像重构图像去噪
通过稀疏字典学习的方法，将图像进行稀疏分解，再通过字典学习，获得新的稀疏矩阵，然后调节参数用于稀疏去噪。
研究数学形态学的二值形态学、灰度形态学的腐蚀、膨胀、开启和闭合四种基本运算，利用这4种基本运算消除图像噪声
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