医学图像降噪自适应均值滤波AMF算法

利用MeanShift算法对图像进行滤波时，带宽和采样点权重的选择至关重要。为有效保留彩色图像中边缘等细节信息，提出了一种基于自适应MeanShift算法的彩色图像滤波算法。该算法首先根据图像颜色信息

针对单独的线性滤波和非线性滤波方法难以解决混合噪声滤除的问题, 基于现有的标准自适应中值算法和梯度倒数加权平滑算法, 提出一种自适应中值梯度倒数加权的图像滤波算法。该算法自适应调节窗口大小检测出椒盐噪

针对传统非局部均值图像去噪算法对纹理细节处理保持不足的问题,提出一种结合模糊边缘补足(FEC)的非局部均值图像去噪算法。利用FEC算法检测出图像的边缘纹理特征图像;基于此自适应选择相似性权重参数,有针

k1=filter2(fspecial('average',3),iR)/255;

有关于均值滤波和中值滤波的算法结构，可直接运行，基于matlab代码

基于LMS算法与RLS算法的自适应滤波

提出了改进的mFCM算法,该算法引入自适应加权系数控制邻域像素对中心像素的影响程度,充分利用像素的邻域特性对Chen聚类算法的目标函数进行改进。为了实现快速聚类,该算法的开始使用快速FCM确定初始聚类

做有关图像均值滤波的程序，用matlab实现的，代码输入即可使用

在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传

自适应信号处理中LMS，RLS类算法，非常适合做语音增强和语音降噪等算法研究