变换图像压缩方法广泛应用,小波处理图像边缘和纹理时能量高。采用多尺度几何分析稀疏展开图像,变换非线性逼近能力强。图像经非下采样Contourlet变换成多尺度、多方向、多分辨率表示,进行统计分析。利用图像系数相关性,降低维数,凸显弱边缘细节,达到压缩去噪效果。实验证实该方法对高分辨率图像去噪效果显著。
基于光学多尺度几何分析的图像压缩去噪技术研究 (2014)
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基于Matlab GUI的多滤波器图像去噪实现
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。
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