高噪声图像

peppernoise图像中的椒盐噪声注入

peppernoise是一个用于在图像中添加椒盐噪声的工具，编译后的可执行文件需要指定参数才能运行。

Matlab 9 2024-07-28

基于Matlab的图像噪声滤波仿真

本实验中，我们在两幅灰度图像中分别添加了不同强度的高斯噪声和椒盐噪声。随后，使用3×3均值滤波器和3×3中值滤波器对噪声图像进行处理，并分别计算了两种处理方法的峰值信噪比（PSNR）。此外，我们还探讨了在原始图像上采用极大值滤波和极小值滤波的仿真效果，并对处理后的图像进行了详细分析。

Matlab 14 2024-09-30

【专家探讨】MATLAB优化图像噪声处理方法

MATLAB技术在图像处理中的应用日益突出，特别是在减少图像噪声方面展现出了独特的优势。

Matlab 11 2024-10-01

Matlab处理高斯噪声图像的降噪技术

在处理添加了高斯噪声的图像时，可以采用均值滤波和中值滤波等技术进行降噪。Matlab提供了有效的工具和算法来实现这些技术。

Matlab 15 2024-10-01

基于均匀掩码区域的图像噪声过滤算法

该算法通过在目标像素周围区域内搜索最均匀的掩码来实现图像降噪。算法使用 5x5 像素的方形邻域和 3x3 掩码评估每个掩码区域的灰度均匀性，并将目标像素替换为 5x5 搜索区域内找到的最均匀 3x3 掩码的中心像素值。 该算法的理论基础来源于 Nagao 和 Matsuyama 在其论文《边缘保持平滑》中提出的方法。

Matlab 20 2024-05-30

图像处理中的椒盐噪声增强技术讲解

图像处理中常见的一种噪声——椒盐噪声，可以通过调整图像的空域增强来有效减少。示例中，使用lena.bmp图像引入椒盐噪声，然后展示了处理前后的对比结果。

Matlab 8 2024-09-21

Matlab图像处理噪声添加与高低通滤波实现

在本项目中，我们实现了Matlab的图像处理功能，主要包括以下几个方面： 图像读入：使用Matlab的imread函数读取图像数据。 添加噪声：通过imnoise函数实现常见噪声的添加，包括椒盐噪声、Gaussian噪声等。 低通滤波：利用低通滤波器（如均值滤波器）对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。 高通滤波：通过高通滤波器，去除图像的低频部分，突出图像的边缘信息。 这些功能可以有效地改善图像质量并提取重要特征。

Matlab 8 2024-11-06

双边滤波：图像增强中的边缘保留和噪声平滑

双边滤波是一种有效的图像增强技术，保留图像中的锐利边缘，同时平滑噪声。通过遍历图像中的每个像素并根据其邻域的相似性调整其权重，双边滤波器可以实现这一目标。它在图像去噪、边缘检测和图像增强等领域具有广泛的应用。

Matlab 14 2024-05-30

MATLAB数字图像处理技术及噪声祛除方法

在数字图像处理中，经常需要处理含有多种噪声的图像。为了有效处理图像，常需先进行噪声的去除工作。MATLAB的图像处理工具箱提供了多种滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和维纳滤波器，用户可以轻松地使用这些函数完成数字图像的滤波操作。

Matlab 18 2024-07-16

Matlab应用于噪声测量参考电路输出的噪声PSD和噪声电压估算

这个Matlab函数目前提供：1) 信号时域绘图和功率谱密度；2) 显示A-或C-加权前后的平均PSD及输出噪声。为了解释其功能，文中还包括了两个示例。代码基于理论来源：[1]运放噪声技术和技巧，[2]声学测量加权网络设计，[3]电声声级计规范，[4]IEC 61672-1:2002。

Matlab 7 2024-09-26