自适应小波阈值图像去噪方法及Matlab源码解析

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

Matlab程序，包括基于BayesShrink和VisuShrink阈值的小波去噪方法的代码，已经过实际验证可靠。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

CSDN佛怒唐莲分享的视频均附带完整可运行的代码，适合初学者； 1、代码压缩包包含主函数：main.m；调用其他函数：其他m文件；无需手动运行结果效果图； 2、代码兼容Matlab 2019b版本；若出现错误，请根据提示进行修改；如需帮助，请私信博主； 3、运行步骤：将所有文件放置当前Matlab工作路径中；打开main.m文件；点击运行按钮，等待程序运行完成获取结果； 4、如需更多仿真或定制服务，请私信博主或查看博客文章底部联系方式； 4.1 提供博客或资源的完整代码4.2 支持期刊或参考文献的复现4.3 提供Matlab程序定制4.4 欢迎科研合作

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

Matlab小波去噪程序提供了一个详细的解析，帮助用户理解其工作原理和应用场景。该程序利用小波变换技术，有效去除信号中的噪音，适用于多种实际应用。

北大医学数字图像处理4.6小波去噪技术举例，提供丰富的实际案例！

jpeg 压缩图像的去噪，用DnCNN还挺靠谱的。残差学习那套思路用起来蛮顺的，不直接预测干净图像，而是学残差，效果还不错。你要是用过 BM3D、WNNM 那类方法，应该知道它们虽然挺灵活，但速度慢得。这个用卷积神经网络的方式，训练起来也蛮快，尤其是加了批量归一化，收敛稳定多了。代码是用MATLAB写的，思路清晰，逻辑也不绕，看一遍就能跑。里面的场景是高斯白噪声（AWGN），适合做图像增强、超分辨率预这些事。如果你是搞视觉方向的学生或工程师，想找个简单好上手的深度学习图像去噪项目当课程练习或者小项目，这套代码可以直接用，省不少事。你要是更喜欢 PyTorch 实现的？也有类似版本可以参考：Dn