图像处理算法：用于图像去噪的线性、局部和学习方法

SGF算法是一种基于分段图的图像过滤方法，快速保持图像结构的平滑性。该方法由张飞虎等人在IEEE国际计算机视觉会议论文集中提出。要使用这一方法，需要安装opencv和libpng，并编译源代码。SGF算法已在Linux和Windows平台上进行了验证，可直接在win32环境下使用。

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。

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。

这个存储库提供了高光谱图像去噪的Matlab代码，基于字典学习技术。该技术结合了低秩和稀疏性，用于改善图像质量。主要脚本是“DL_HSI_denoise.m”，可以在Matlab环境中运行，输入嘈杂的高光谱图像并输出其去噪版本。代码的核心文件包括image_denoise_lr.m和HO_SuKro_DL_ALS.m，分别负责稀疏阶段和字典更新。这些工具的使用目的在于提高高光谱图像处理的效率和质量。

CSDN佛怒唐莲分享的视频均附带完整可运行的代码，适合初学者； 1、代码压缩包包含主函数：main.m；调用其他函数：其他m文件；无需手动运行结果效果图； 2、代码兼容Matlab 2019b版本；若出现错误，请根据提示进行修改；如需帮助，请私信博主； 3、运行步骤：将所有文件放置当前Matlab工作路径中；打开main.m文件；点击运行按钮，等待程序运行完成获取结果； 4、如需更多仿真或定制服务，请私信博主或查看博客文章底部联系方式； 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的复现4.3 提供Matlab程序定制4.4 欢迎科研合作

BLS_GSM算法是一种经典的图像处理算法，专为去除图像中的噪声而设计。该算法采用Matlab编写，具体的使用说明可以在附带的txt文件中找到。

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。

本项目是使用Matlab实现的图像处理算法集合。其中包括： 色彩空间转换：将彩色图像转换为灰度图像。 特征脸生成：利用PCA算法创建特征脸。 火焰模拟：使用贝塞尔曲线模拟火焰。

随着图像处理技术的进步，利用小波变换进行图像去噪已成为一种常见方法。介绍了基于小波变换的多种去噪算法，包括软阈值、硬阈值、半软阈值和改进阈值方法，并提供了相应的matlab源码下载链接。这些算法不仅可以有效减少图像中的噪声，还能保留图像的关键细节，适用于各种需要高质量图像的应用场景。