红外图像去噪增强算法近五年的论文和代码合集，经过整理，每种算法各分文件夹整理，方便学习借鉴

基于均值法，中值法，和自创改进均值法的图像去噪源程序，仍需要改进的地方是：没有创建线程处理矩阵输出，程序处理大图片时速度很慢。如果不输出矩阵速度很快。如有需要自行修改。谢谢！

基于OpenCL的高阶马尔科夫随机场图像去噪的快速实现

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。

小波及小波包图像去噪 ，用matlab编程实现，，并将两者综合在一起去噪

这是一段应用matlab实现小波变换在图像去噪方面的简单应用程序

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

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基于PCNN卷积神经网络的图像去噪仿真 X1=(double(imread('2.bmp'))); X = X1(:,:,2); figure; imshow((X),[]); Weight=[0.5 1 0.5;1 0 1;0.5 1 0.5];%3*3临近神经元连接权重矩阵 Beta = 0.1;%连接强度常数 Yuzhi = 256; Decay = 0.1;%衰减时间常数 [a,b]=size(X); Threshold = zeros(a,b);%神经元阈值矩阵 S= zeros(a+2,b+2);%用于存储邻近神经元的输出 B= zeros(a,b);%标记样板,表明该PIXEL是否被激活过 Y=zeros(a,b);%结果矩阵 T=zeros(a,b); Edge= zeros(a,b);%边缘图 n=1;