Matlab中的图像去噪均值和中值滤波器应用

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。

本代码展示了如何在Matlab环境下，利用自适应阈值中值滤波器对图像进行去噪处理。 代码实现的核心思想是：1. 首先，确定一个滑动窗口，并将其遍历整幅图像。2. 对于每个窗口内的像素，计算其局部统计特征，例如均值、方差、中值等。3. 基于计算得到的局部统计特征，动态地调整阈值的大小。4. 将像素值与阈值进行比较，如果像素值超过阈值，则认为是噪声，并使用中值滤波进行处理；否则，保留原始像素值。 通过自适应地调整阈值，可以更好地保留图像细节信息，同时有效地去除噪声。

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。

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。

本资源包含一个纯净的音乐信号和一个混合了余弦噪声与白噪声的音乐信号，以及用于傅里叶频域分析的Matlab源代码。针对余弦噪声，采用巴特沃斯带通滤波器进行处理；对于白噪声，使用均值去噪方法。最终，程序输出经过各种噪声处理后的纯净音乐信号。

这段代码实现了反调和均值滤波器和Alpha修剪均值滤波器，不使用 fspecial 或其他 Matlab 优化函数，适用于教学或学习目的。

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。