基于PCNN的图像去噪，边缘检测，图像分割matlab应用程序，绝对好使哦。

里面有一个GUI界面 ： 加噪、低通滤波 、 高通滤波、 中值滤波

>> main1 椒盐+fft 去噪前 PSNR: ans = 15.2087 去噪后 PSNR: ans = 15.7430 高斯+fft 去噪前 PSNR: ans = 17.1555 去噪后 PSNR: ans = 19.6890 >> main2 高斯 去噪前 PSNR: ans = 17.1438 去噪后 PSNR: ans = -43.8118 椒盐 >> main2 去噪前 PSNR: ans = 15.2212 去噪后 PSNR: ans = -42.6740 >> main3 椒盐 去噪前 PSNR: ans = 15.2119 去噪后 PSNR: ans = 15.2547 高斯 >> main3 去噪前 PSNR: ans = 17.1519 去噪后 PSNR: ans = 20.2725 >> main4 高斯 去噪前 PSNR: ans = 17.1527 去噪后 PSNR: ans = 20.

基于傅里叶的图像去噪技术研究 摘要：在数字图像处理领域中，一种被广泛应用的经典变换——傅立叶变换，这个算法主要是将时域上的信号变换为频域上的信号，广泛应用于图像去噪、图像增强等领域。本文采用傅里叶变换对不同噪声下的灰度图像进行去噪，并对其PSNR值进行了分析。实验表明，傅里叶变换可以有效地去除图像中的噪声。 关键词：图像去噪；傅里叶变换；PSNR

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能够对图像处理进行客观评价的一系列指标，比如图像进行去噪等处理后需要指标来评价去噪效果

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本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换与非线性各向异性扩散的方法进行含噪图像的去噪和增强。首先对含噪图像进行非下采样Contourlet分解，对每个分解层的各个子带进行非线性收缩和拉伸，以达到抑制噪声和增强图像特征的目的。然后，对去噪增强后图像的Contourlet小系数进行空间域的非线性各向异性扩散，以去除由于进行非下采样Contourlet去噪所造成的为伪Gibbs现象和 side-band效应。实验结果表明，本文方法相比于无扩散的Wavelet和Contourlet方法相比，不仅对图像进行了去噪和增强，而且有效的抑制了伪Gibbs现象和 side-band效应。