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图像去噪(1)_全变分法去噪_图像降噪_全变分去噪_
图像去噪(1)_全变分法去噪_图像降噪_全变分去噪_
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图像降噪
全变分去噪
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全变分法去噪，1992年基本算法的实现，可以实现各种图片的降噪
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构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型
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matlab图像去燥！程序下载后看就可以用，改变图像路径就可以，去燥效果非常好，如果关于变分法和泛函分析的一些基础原理今天就先不多说了，TV图像去噪经典论文：《Nonlinear Total Variation based noise removal algorithms》Google上可以搜得到。
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基于正则化与保真项全变分自适应图像去噪模型 (2011年)
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分析了自适应范数的变分去噪模型与自适应可信度参数变分去噪模型优缺点, 提出了一种同时基于范数p与可信度参数λ全变分自适应图像去噪模型。在该模型中，扩散行为的参数p(x,y)由图像局部梯度决定，可信度参数λ(x,y)大小取决于当前处理位置对应残差图像的特性。实验结果表明，本模型在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息，且峰值信噪比有所提高，取得很好的降噪性能。
自适应全变分图像去噪Matlab源代码
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在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
3种模糊图像去噪：中值滤波、维纳滤波和全变分去噪
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文件包含了3中模糊图像去噪的源代码和分析，是在前人的基础上总结的。直接运行即可。环境是matlab7.0 .是一门课的期末作业。
光谱全变分去噪算法：一种高光谱图像去噪算法-matlab开发
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该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法[1]的MATLAB代码，这是一种用于高光谱图像的新降噪算法，可从观测到的数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。 STV去噪算法的命令是 out_stv = 光谱电视（hyper_noisy，选择）； 其中 hyper_noisy 是输入图像， opts 是参数。 输入图像应该是 3-D 噪声图像（高光谱图像或视频）。 此外，在编写命令之前，需要将 op
3种模糊图像去噪：中值滤波、维纳滤波和全变分去噪(matlab)源代码及文档资料.rar
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3种模糊图像去噪：中值滤波、维纳滤波和全变分去噪(matlab)源代码及文档资料，文件包含了3中模糊图像去噪的源代码和分析，是在前人的基础上总结的。直接运行即可。环境是matlab7.0 ，可供学习参考。 包含3中模糊图像去噪方法： 第一种：medianfilter_denoise.m 中值滤波 第二种：Weinerfilter_denoise.m 维纳滤波 第三种：tv_denoise.m和
【图像去噪】基于PM模型实现图像降噪附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
基于C++实现Non-Local Means算法进行高噪声图像降噪和非局部均值图像去噪（源码+图片+说明文档）.rar
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使用中值，均值，小波，DCT，PCA五种方法实现对图像的去噪处理。
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基于小波变换的图像去噪，从含噪图像可以看出噪声含量非常强，而从去噪的结果可以看出，通过小波去噪后的图像基本和原图像一致。第一次消噪滤去了大部分高频噪声，但与原图比较，依然有不少高频噪声，第二次消噪在第一次消噪基础上，再次滤去高频噪声，消噪效果较好，但图像质量比原图稍差。
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肝博士杨明博大夫
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