空间域：均值滤波与阈值处理 代码实现和效果截图

基于自适应非局部均值滤波的图像去块算法，王慈，刘书，JPEG和MPEG等压缩标准导致的块效应是图像降质的主要表现。以往研究提出了各种降低量化噪声的方法，但都基于噪声大小已知的假设。这�

非局部均值滤波不局限于像素邻域，抗噪性能较好。本代码经过简单修改即可运行，是学习非局部均值滤波的基础，其它改进算法可以以其为基础进行修改。希望对大家有所帮助。

1.把24位BMP变灰度图像 2.进行直方图均衡化，提高图像对比度 3.进行均值滤波 第二个均衡化做了N天。。。每天回寝室看一眼以为是算法错了。。后来终于发现是一个溢出的小错误，duang。。这都是假的。。是特技的溢出。。是溢出的特技。。 把读图，写图，灰度，直方图，均值都做成了函数。在main里面指针调用的，很方便。 （适合于电子科大数字图象处理的实验，第2、3个读入的是1输出的灰度图哦~还有就是实验3图不要太大张了。。三维数组。。。） //----------实验1 灰度------------------------------- image=ReadBitmap("G:\\in.bmp",width,height); NewImage=Gray(image,*width,*height); SaveBitmap(NewImage,"G:\\out.bmp",*width,*height); //----------实验2 直方图均衡------------------------------- image=ReadBitmap("G:\\in2.bmp",width,height); NewImage=HistogramEqualization(image,*width,*height); SaveBitmap(NewImage,"G:\\out2.bmp",*width,*height); //----------实验3 均值滤波------------------------------- image=ReadBitmap("G:\\in3.bmp",width,height); NewImage=MeanFilter(image,*width,*height); SaveBitmap(NewImage,"G:\\out3.bmp",*width,*height);

均值滤波--中值滤波--sobel模板计算图像梯度

傅立叶变换，并显示其中心化的频谱图--实现高斯低通滤波器--对比高斯低通滤波器和均值滤波器的结果

一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现

非局部均值滤波（NLM）的matlab程序，内含完美注释及相关文档连接。 （学习NLM自己整理所得，内含完美注释及相关文档连接）

由于加速度计对于高频噪声很敏感，并会噪声数据波动比较大，或者出现尖峰脉冲，所以加入滑动均值滤波算法来处理数据

数字图像处理实验报告：图像的空域滤波 实验内容： 1、读出“girl.bmp”等一幅灰度图像。给读出的图像加入高斯噪声。 2、分别采用3*3、5*5、7*7的模板对加有高斯噪声的图像进行均值滤波，在一个图形显示窗口中显示原图像、加有高斯噪声的图像及均值滤波的图像。比较结果。 3、分别采用3*3、5*5、7*7的模板对加有高斯噪声的图像进行中值滤波，在一个图形显示窗口中显示原图像、加有高斯噪声的图像及中值滤波的图像。比较结果。 4、采用相同大小的模板对加有椒盐噪声的图像分别进行均值滤波和中值滤波，在一个图形 显示窗口中显示原图像、加有噪声的图像、均值滤波的图像及中值滤波的图像，比较结果。