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基于中值的图像椒盐噪声的非迭代滤除 评分:

本程序与基于最大最小值的波峰波谷滤波方法的区别是在如何探索噪声点上又考虑了中心象素与其邻域象素的相似性。程序的思想源自压缩包中的pdf
2009-07-20 上传大小:176KB
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评论 共2条

chenj0726 感谢分享,确实是使用PDF中描述的算法,很好
2013-07-10
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rainpgy 感谢分享,还是有些用处的。
2013-07-03
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基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用

基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用

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中值滤波和均值滤波去除高斯白噪声

关于数字图像处理,均值滤波可以去除高斯噪声,但是均值滤波会使图像变得模糊,中值滤波能有效滤除椒盐噪声。

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matlab加椒盐噪声和滤噪的方法

详细介绍了matlab加椒盐噪声和滤噪的方法

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基于BPANN噪声检测的反距离加权法滤除椒盐噪声

基于BPANN噪声检测的反距离加权法滤除椒盐噪声 基于BPANN噪声检测的反距离加权法滤除椒盐噪声

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图像加高斯和椒盐噪声的MATLAB程序

MATLAB小程序,对图像添加高斯噪声和椒盐噪声。

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PCNN+形态学降噪

代码实现PCNN定位噪声点,并且结合形态学滤除图像中的椒盐噪声

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基于形态学的图像滤波

利用形态学的方法对图像中的高斯噪声、椒盐噪声进行滤除

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多媒体技术 中值滤波

1. 实验题目 给定一个图像,使用中值滤波方法滤除图像中的噪声,改善图像效果。 2.实验目的 掌握中值滤波技术; 3. 实验要求 编程实现中值滤波方法滤除图像中的噪声,改善图像效果;

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halcon 椒盐噪声

用halcon给图像添加椒盐噪声,可实现已调试,可作为学习参考

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添加椒盐和高斯噪声的MATLAB代码

使用MATLAB对一幅图像添加椒盐噪声或者高斯噪声。不调用现成函数,只用到rand产生随机数。代码非常精简,使用方便,适合新手参考。核心代码如下: % ***添加椒盐噪声*** K1 = 0.2;%多少被污染 K2 = 0.5;%胡椒噪声比例 I1 = rand(m, n)<K1; I2 = rand(m, n)<K2; Image(I1&I2) = 0; Image(I1&~I2) = 255; % ***添加高斯噪声:Box-Muller方法*** AVG = 0; %平均值 STD = 0.05; %标准差 U1 = rand(m, n); U2 = rand(m, n); X

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一种图像椒盐噪声自适应滤除方法

一种图像椒盐噪声自适应滤除方法 武 英 (南京晓庄学院,江苏南京

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MATLAB加高斯、椒盐与泊松噪声并进行高斯与中值滤波,简单小程序

自己编的几段小代码,利用MATLAB分别实现对图像加高斯、椒盐和泊松噪声并进行滤波,代码很简单,希望能提供一些小参考。

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加入椒盐噪声的MATLAB函数

加入椒盐噪声,可以改变系数。可以显示原图与噪声图像。

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数字图像加噪(椒盐噪声和高斯白噪声

数字图像加噪C#小程序,可加入椒盐噪声和高斯白噪声,希望对需要的人有用。

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数码相机的颜色插值算法研究及其FPGA实现

首先采用一种基于高斯噪声性质的参数估计方法得到图像中高斯噪声的标准差,然后利用得到的标准差对椒盐噪声进行检测,并对受到污染的像素点进行中值滤波,滤除椒盐噪声;随后,采用一种基于邻域相似像素点线性拟合的降噪方法滤除白斯噪声。

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均值滤波和中值滤波去噪

均值滤波和中值滤波的内容非常基础,均值滤波相当于低通滤波,有将图像模糊化的趋势,对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声,缺点是易造成图像的不连续性。

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用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声.

用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声.

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基于腐蚀/膨胀算法的椒盐噪声滤除

采用形态学技术检测噪声的算法,称为数学形态学差检测法(Morphological Residues Detector, MRD。通常腐蚀运算的输出为结构兀素定义域中的最小值,膨胀运算则输出最大值;Ifu开运算滤除盐噪声,闭运算滤除椒盐噪声。

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基于FPGA的中值滤波算法的设计与实现

基于FPGA的中值滤波算法的设计与实现 摘 要 在图像的采集、传输和记录等过程中,由于受到多方面因素的影响,图像信号会不可避免地受到椒盐噪声的污染,这将会严重影响图像的后期分析和识别等处理,因此有必要用中值滤波器对图像的椒盐噪声进行滤波预处理。 实际应用中,对滤波器件不仅要求能够将图像中的椒盐噪声滤除,满足图像处理的实时性要求,而且还要求能够很好地保护图像细节,避免滤波后图像变得模糊。针对传统的快速中值滤波算法在滤除图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷,本文提出了一种基于FPGA的改进的快速中值滤波算法。该算法在中值滤波过程中,首先根据设定的阈值判断滤波窗口的中心像素点的是否为噪声点,若是噪声

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关于DSP利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类

摘   : 介绍了粗糙集理论的概念 ,利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类 ,提出了一种基于粗 要 糙集理论的图像中值滤波算法 ,进行了仿真试验 ,并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较 和峰值信噪比指标的比较 。实验结果和峰值信噪比指标表明 ,该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲 噪声和椒盐噪声 ,还能使图像保持很好的清晰度 。 关键词 : 中值滤波 ; 粗糙集理论 ; 随机脉冲噪声 ; 椒盐噪声 中图分类号 : TN 911 . 73    文献标识码 : A

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