图像去噪中的中值滤波性能分析

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。

这是Matlab中使用均值和中值滤波器进行图像降噪的代码示例。

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。

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

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。

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

介绍了一种基于Matlab GUI的图像去噪方法，通过多种滤波器实现对图像的去噪处理。项目包含完整的Matlab源码，代码结构清晰，注释完整，方便用户理解和学习。用户只需将代码导入Matlab环境，即可运行程序并观察去噪效果。 主要功能： 提供多种滤波器选择，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，满足用户不同的去噪需求。 可视化界面操作，用户可通过GUI界面选择不同的滤波器类型和参数设置，操作简便直观。 实时显示去噪结果，方便用户对比不同滤波器对图像去噪效果的影响。 本项目适用于图像处理、信号处理等相关领域的学习和研究，可为图像去噪算法的研究提供参考。

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