对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析，提出一种自适应的模糊阚值去噪算法，该算法在BayesShrink阈值基础上，通过增加一个修正因子，并结合模糊理论，自适应地对图像进行模糊阈值函数处理。实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比，去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高，并且图像也更清晰，具有较好的去噪效果。

基于matlab的自适应中值滤波图像去噪算法仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

【图像去噪】基于均值+中值+高通低通+巴特沃斯+PCA+小波+维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码

经测试，具有不错的修复效果，缺点就是比较耗时。

用于图像融合/图像去噪/图像增强的数据集以及使用平均法和最大值法进行图像融合的两个 MATLAB 文件

关于图像的噪声，可以这样理解：妨碍眼睛或者视觉传感器对接收到的图像进行理解或分析的因素，例如透过窗户看窗外的风景，但是却有一层“雾水”使得窗外风景在你眼中变得朦胧，窗外实际的风景显然不是如此的，所以这层“雾水”就相当于噪声了。一般噪声是不可预测的随机信号，只能用概率统计的方法去认识，但是图像噪声又不可忽视，它存在于图像处理的输入、采集、处理的各环节以及输出结果的整个过程，特别是图像的输入、采集部分，该部分的噪声是个很关键的因素，如果输入的时候就跟随着较大噪声，之后的环节也将受到影响。因此一个良好的图像处理系统，都会将减少前级噪声作为一个主要的目标，去噪是图像处理中极为重要的步骤，由于噪声并不能完全去除，因此也可以称作是降噪。 去噪步骤 二维图像信号用二维小波分析的去噪步骤含三步，即： 1）、对图像信号s进行小波分解：选择好小波以及小波分解的层次N，然后计算图像信号s到第N层的分解。 2）、对高频系数进行阈值量化：从1到N的每一层，选择一个阈值，并对该层的高频系数进行软阈值量化处理。 3）、二维小波的重构：根据小波分解的第N层的低频系数和经过阈值量化处理的从第一层到第N层的

基于K-SVD算法的图像去噪算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

均值滤波步骤 1. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 2. 将模板内的像素值求和并取平均。 3. 用平均值替换模板中心点像素值。 4. 移动模板，重复步骤1，直到模板不能再继续移动。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

维纳滤波算法流程 1. 将图像分割成多个MxN块，估计像素的局部均值和方差： 2. 估计噪声功率，使用局部方差的均值作为噪声功率估计值： 3. 使用维纳法估计MxN块内所有像素的灰度值： 4. 使用估计值替换块中原像素值。 5. 合并多个图像块，得到滤波后图像。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。