基于MATLAB的矩阵恢复与图像平滑锐化算法实现

介绍了如何使用Matlab编写图像锐化的代码，详细讨论了锐化算法的实现步骤。

介绍了利用二维小波分析和图像的中值滤波对含噪图像进行平滑处理的方法。通过结合Matlab代码，展示了该方法在图像处理中的实际应用。

介绍了数字图像在Matlab环境下的空域锐化处理方法，包括使用Robert算子、Sobel算子和Laplace算子进行滤波。同时提供了相关的代码实现。

指数平滑的 MATLAB 实现，用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m，算法逻辑清晰，参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动，这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式，就是对最近的数据点多给点权重，远一点的少一点，适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化，用Holt 线性趋势模型，还能顺带预测未来走势。季节性数据？那就用Holt-Winters，趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据，再给个平滑因子、趋势因子，甚至季节因子，输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂，改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下，快就能上手。 授权信息写在licens

锐化滤波技术挺有意思的，是图像模糊的效果。它通过频域上的高通滤波方法，增强图像的高频部分，减少模糊，尤其是在边缘部分的锐化效果。不过，锐化的同时也会把图像中的噪声放大，使用时要小心噢。 在 MATLAB 中，可以通过fspecial()函数生成预定义的滤波器，用filter2()或者conv2()函数实现滤波。这样做的好处是，你能快速实现各种图像锐化效果，尤其是在需要清晰边缘的图像时实用。 如果你要进一步了解如何设计和优化数字高通滤波器，或者想知道其他图像增强技巧，可以参考下面这些链接。 其实，想学这块的朋友可以先从边缘锐化开始，不用急着做复杂的，慢慢积累经验。记得，噪声也是个关键点，过度锐化

该存储库提供多种方法计算梯度归因图，以探究深度神经网络分类决策中图像哪些部分最关键。除此之外，还提供完整性检查，评估梯度归因图的准确性。卷积神经网络（CNN）的普及使得理解其预测过程变得至关重要。显著性图帮助识别网络分类决策的关键像素。该存储库使用梯度归因方法计算出显著性图，确保提供准确信息。需要Matlab R2020a及更高版本。

基于网格的图像变形的算法，还挺有意思的。用的是点对点的方式，你在源图像上点几个特征点，在目标图像上对应位置点几个，算法就会帮你把图像变形贴合。背后其实是参考了 Beier 和 Neely 那篇经典论文，靠谱。 网格变形的好处就是直观，尤其在图像配准、表情变化这种需求上，效果蛮自然的。你只要动动鼠标选点，剩下的事情交给算法搞定，MATLAB里跑起来也挺快的。 比较适合用来做图像配准、动态 GIF 变形、还有人脸动画那类项目。新手也能上手，代码结构清晰，用的逻辑也不绕。用的时候注意下点的特征点别太随便，越精准效果越好。 哦对了，配套的资源我也找了一堆，像是特征点匹配算法、SIFT配准、还有LBP特

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

以下是用Matlab编写的图像锐化代码，利用结构化边缘检测技术来增强图像清晰度和边缘定义。