Matlab图像去噪：自适应阈值中值滤波实现

CSDN佛怒唐莲上传的视频，附有完整可运行的代码，适合初学者使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数。适用于Matlab 2019b版本，如有运行问题，请根据提示进行修改或私信博主寻求帮助。操作步骤简单明了：将所有文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可得到结果。需要更多仿真咨询或定制服务，请查看博客文章底部的联系方式。

在图像处理中，中值滤波展现出了有效的去噪能力，特别是对于原图像中的高斯噪声和椒盐噪声。采用5×5的十字形中值滤波可以有效减少噪声干扰。

这是Matlab中使用均值和中值滤波器进行图像降噪的代码示例。

介绍了一种基于Matlab GUI的图像去噪方法，通过多种滤波器实现对图像的去噪处理。项目包含完整的Matlab源码，代码结构清晰，注释完整，方便用户理解和学习。用户只需将代码导入Matlab环境，即可运行程序并观察去噪效果。 主要功能： 提供多种滤波器选择，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，满足用户不同的去噪需求。 可视化界面操作，用户可通过GUI界面选择不同的滤波器类型和参数设置，操作简便直观。 实时显示去噪结果，方便用户对比不同滤波器对图像去噪效果的影响。 本项目适用于图像处理、信号处理等相关领域的学习和研究，可为图像去噪算法的研究提供参考。

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

这篇文章包含了一些课本和网络收集的代码，以及自编写的算法。同时提供了运行所需的图片，供学习和下载使用。涉及的滤波算法包括自适应中值滤波、双边滤波、EP中值滤波、Gabor滤波、PSNR噪声滤波和Susan滤波。

本软件包实现了灰度和彩色图像的去噪，使用了斯塔菲斯氏菌通用降噪网络（UDNet），这是一种新型CNN架构。该代码首次在2018年6月的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中展示。如果您在研究中使用此代码，请引用相应论文。详细信息和许可证请参阅LICENSE.txt文件。UDNET_DENOISE_DEMO函数展示了灰度和彩色图像去噪的训练模型，所有相关文件均在network-inference文件夹中。另外，BSDSValidation脚本可用于验证BSDS68数据集上每个模型的性能。matlab/custom_layers文件夹包含了CVPR中描述的所有CNN层，而matlab/+misc文件夹则包含其他辅助功能。matlab/custom_mex文件夹中的cpu和gpu mex文件用于定义非本地网络层。

使用Matlab实现自适应图像阈值分割的代码，能够自动根据图像的局部特征进行阈值调整，达到优化分割效果的目的。希望该代码能够帮助大家更好地进行图像处理。具体功能包括： 自动计算最佳阈值 根据图像不同区域进行自适应分割 支持多种图像格式输入 代码中包含了详细的注释和说明，便于理解与使用。

Matlab研究室上传的视频均配备完整可运行的代码，适合初学者；1、主函数为main.m，其他m文件为调用函数，无需运行结果图；2、代码适用于Matlab 2019b版本，如有错误提示，可参照说明修改；如遇问题，请直接联系博主；3、操作步骤简明：将所有文件放至Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成；4、若需更多仿真服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息；4.1提供博客或资源的完整代码，4.2支持期刊或参考文献重现，4.3接受Matlab程序定制，4.4欢迎科研合作。