图像平滑

探讨利用MATLAB实现图像处理中的矩阵恢复、平滑以及锐化技术。文中将介绍多种常用的M文件函数，并结合实例阐述其在图像处理领域的应用。

介绍了利用二维小波分析和图像的中值滤波对含噪图像进行平滑处理的方法。通过结合Matlab代码，展示了该方法在图像处理中的实际应用。

利用均值平滑模板对图像像素进行优化处理，以提升图像质量和清晰度。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

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。

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

数据平滑的分箱方法，例如对排序后的价格数据（美元）进行分箱： 4, 8, 9, 15, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 将其划分为等深的箱： 箱1：4, 8, 9, 15 箱2：21, 24, 25 箱3：26, 28, 29, 34 可使用箱平均值或箱边界值进行平滑： 箱平均值平滑： 箱1：9, 9 箱2：23, 23 箱3：29, 29 箱边界值平滑： 箱1：4, 15 箱2：21, 25, 25 箱3：26, 34

指数平滑的 MATLAB 实现，用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m，算法逻辑清晰，参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动，这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式，就是对最近的数据点多给点权重，远一点的少一点，适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化，用Holt 线性趋势模型，还能顺带预测未来走势。季节性数据？那就用Holt-Winters，趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据，再给个平滑因子、趋势因子，甚至季节因子，输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂，改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下，快就能上手。 授权信息写在licens

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找