去噪算法

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

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

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。

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。

优化代码与内容，减少网页干扰元素，提升信息价值和用户体验。

双边滤波算法在图像上挺有意思，尤其在去噪和边缘保留方面表现不赖。它通过结合像素的空间邻近度和灰度相似度来滤波，既能去噪，又能保护图像的细节。这个算法的核心就在于定义两个重要参数：**空间窗口半径**和**颜色距离阈值**。通过调整这两个参数，能够控制像素间的影响范围，从而获得理想的去噪效果。 实际操作时，双边滤波的权重函数由空间权重和色彩权重组成，空间权重依赖于像素间的空间距离，而色彩权重则关注像素的灰度差。这些权重会共同作用于每个像素，它在滤波时同时保留边缘细节。 对于 MATLAB 实现来说，算法一般会经历多个迭代，每次迭代后图像的噪声就会减少，结构会越来越清晰。其实，算法在图像时能有效减

emd（经验模态分解去噪）是一款国外编写的软件，适用于研究EMD去噪技术的专业人士，尤其是在matlab程序中表现出色。

本例提供了利用小波多分辨率和曲线拟合进行信号去噪的有效方法。

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。