图像伪影消除

这是F. Brun等人提出的环去除滤波器的一个实现（包含演示图像）。该方法提供了一种在重建的断层扫描图像中去除环形伪影的有效改进方法，具体见其论文《CT环去除(Brun et al., 2009)》，IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。

灵活模块化的FACET工具箱，专为EEG/fMRI同步数据伪影校正而生，挺适合做神经影像的你。它集成了像PCA、AAS、自适应模板等几种常用的伪影方法，切换起来也方便，组合方式灵活。 用的是EEGLAB的数据结构，所以你如果本身就在用EEGLAB，那基本可以无缝对接。再加上有一套还挺全面的“评估”模块，校正完之后直接对比效果，一目了然，省事不少。 代码写在Matlab里，模块化结构清晰，该拆就拆、该拼就拼，比如OBS和ANC的后步骤也安排得妥妥的。像那种需要检测扫描开始、精确对齐的活，它也能搞定。 要注意哦，跑它之前得装好FASTR算法库，不然一些示例脚本跑不起来。你可以参考下这个 PCA 时

基于MATLAB的图像拼接缝消除 本项目探讨利用MATLAB进行图像拼接缝的弱化与消除。通过分析拼接缝产生的原因，研究并实现多种算法来改善拼接图像的视觉效果。 算法示例 梯度域融合：该算法通过分析图像的梯度信息，将拼接缝区域的像素值进行平滑过渡，有效减轻明显的边界痕迹。 泊松融合：泊松融合利用泊松方程，将待融合图像的梯度场作为边界条件，生成平滑过渡的融合结果。 多频段融合：该算法将图像分解为多个频率子带，对不同子带采用不同的融合策略，最后将融合结果进行重构，得到视觉效果良好的拼接图像。 实现步骤 读取待拼接图像。 进行图像配准，使图像之间具有良好的对齐。 选择合适的拼接缝消除算法进行处理

StSD度量的简化版本考虑了不对称的结构失真和模糊，专注于提供对立体视频失真的可感知度量。这是基于Varuna De Silva、Hemantha Kodikararachchi和Ahmet Kondoz在IEEE图像处理期刊上发表的研究成果。

主成分回归算法Matlab代码及示例——ERAASR（通过顺序主成分回归估计和去除阵列伪像）是一种用于从多电极阵列记录中去除电刺激伪影的算法。在《神经工程杂志》的预印本bioRxiv上接受手稿。源代码（Matlab）安装：克隆存储库，git clone https://github.com/djoshea/eraasr.git，将eraasr目录添加到Matlab路径。只需添加根路径，例如addpath '/path/to/eraasr'，然后即可操作像命名空间一样使用。查看示例数据集的代码脚本。如果showFigures参数保留为true，ERAASR将生成各种诊断数字以显示算法如何处理数据

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Matlab图像处理技术在消除图片边缘的空白区域方面有着广泛的应用。该技术能够有效地去除图片周围不需要的空白部分，提升图像处理的精确度和效率。

使用Matlab编程查找并消除矩阵中的母系和韵文，并应用高斯-乔丹消除方法求逆。

中值滤波器是一种奇数阶方阵，在Matlab开发中被广泛应用。它有效消除图像中除边界像素外的椒盐噪声，生成平滑的图像输出。该技术提升了图像的PSNR质量，特别在处理边界像素值时效果显著。

Yanowitz和Bruckstein提出的二值化方法中，为了去除图像中的幽灵对象，可以使用后处理步骤。通过对每个打印对象边缘的平均梯度进行计算，并标记平均梯度低于阈值TP的对象为错误分类并删除。主要步骤包括：1. 使用（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声；2. 计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel边缘算子；3. 选择阈值TP的值；4. 对于所有4连通的打印组件，计算边缘像素的平均梯度，并去除平均边缘梯度低于阈值TP的打印组件。参考文献：Øivind Due Trier，Torfinn Taxt，1995年的文档图像二值化方法评估，详细信息请访问：http://citesee