经典算法——分裂Bregman算法在偏微分图像去噪中的应用源代码下载

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。

BLS_GSM算法是一种经典的图像处理算法，专为去除图像中的噪声而设计。该算法采用Matlab编写，具体的使用说明可以在附带的txt文件中找到。

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。

随着图像处理技术的进步，利用小波变换进行图像去噪已成为一种常见方法。介绍了基于小波变换的多种去噪算法，包括软阈值、硬阈值、半软阈值和改进阈值方法，并提供了相应的matlab源码下载链接。这些算法不仅可以有效减少图像中的噪声，还能保留图像的关键细节，适用于各种需要高质量图像的应用场景。

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。

希望这个Matlab代码集合，通过应用偏微分方程（PDE）来进行图像去噪，能够有效地帮助您。

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

BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）算是图像去噪领域中的顶级算法之一。它的核心思想挺简单，通过块匹配来找到相似的图像区域，把这些区域合并成三维数据阵列，进行滤波。这样做的好处是能够去掉噪声，同时保持图像的细节。，它会把图像分割成小块，找到相似的邻块。这一步用的距离度量方法比较多，像是欧氏距离或者结构相似度（SSIM）。之后，它会将这些相似块堆叠成 3D 阵列，进行一系列的变换和滤波，最终得到清晰的图像。这个算法还有个棒的地方是它能通过稀疏变换和阈值操作来进一步抑制噪声，保留图像的边缘细节。如果你有噪声问题，尤其是高质量图像需求，BM3D 的效果蛮显著的。如

在图像处理中，中值滤波展现出了有效的去噪能力，特别是对于原图像中的高斯噪声和椒盐噪声。采用5×5的十字形中值滤波可以有效减少噪声干扰。