2DCS_AWF MATLAB开发的去噪图像二维CS自适应FIR Wiener滤波算法

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。

自适应滤波器的设计资料，讲真，挺实用的。既有完整的Matlab和Visual C++实现代码，又配套了详细报告。做图像项目的时候，碰上各种奇葩噪声，用一般滤波方法真不一定搞得定。这里讲得清楚：什么时候该用自适应滤波、该选哪种，甚至对比都给你整明白了。 图像去噪的痛点，就在于噪声种类太多了，比如椒盐噪声、高斯噪声、还有那种你都不知道咋来的杂波。用错方法，结果还不如不动。这个项目蛮贴心，不光有AWMF、LMS这些主流算法的实战代码，还带着文献教你怎么选型。 Matlab 图像滤波部分的代码比较清晰，函数封装得也不错，适合直接拿来跑，或者根据自己的项目稍微改一改。像维纳滤波、中值滤波这些经典方法也都

利用二维小波分析进行信号去噪是一种有效的方法。选择适当的小波和分解层次N，可以对二维信号进行精确的去噪处理。

该项目实现了改进的自适应复扩散去校验滤波器 (NCDF)，用于图像去噪。

随着技术的进步，二维离散小波变换在图像处理领域日益显现其重要性。Rice Wavelet Toolbox提供了相关的应用代码，帮助研究人员和工程师有效地实现图像去噪任务。

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。

LMS2 的自适应滤波算法，挺适合刚上手做信号的朋友。代码结构清晰，变量命名也比较直观，跑一遍你就知道是怎么回事。LMS 算法嘛，用来干嘛的？滤除噪声、信号增强都用得上，是音频降噪、心电信号这些场景。Matlab 写的脚本，基本就是调用个filter()、自己写更新公式，再循环迭代一下。写得还挺干净，适合做你自己的 demo 基础框架。你想拓展到RLS或者，拿这份改起来也方便。要是你之前没搞过自适应滤波，建议可以看看下面这些文章，有的讲原理，有的有在线工具箱，还有直接讲胎心监测里的应用，比较丰富：matlab 编程实现 LMS 算法的自适应滤波MATLAB LMS 算法在线自适应滤波器设计基于

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。

图像去噪里的维纳滤波器，算是比较经典的一招了。尤其你用的是 MATLAB，那就更好搞了，它有现成的函数和 FFT 工具配合着用，效率还挺高的。像高斯噪声或者椒盐噪声这种常见场景，维纳滤波基本都能应付。 维纳滤波器的核心思路，就是在频域里对信号和噪声的功率谱动手脚，让恢复后的图像尽量还原原始效果。它不是盲目的去掉噪声，而是尽保留有用信息。你只要知道原始信号和噪声的SNR，滤波器系数就能算出来。 整个过程这么几步：读取图像、频域、算滤波器、滤波、再回到时域。听起来有点多，其实写成脚本之后，用起来也就一条命令的事。你可以用fft2转频域、ifft2转回去，中间用公式算H(f)。 代码逻辑也蛮直观，比