.对模糊车牌图像进行清晰处理；2.对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理；3.对椒盐噪声图像进行中值滤波处理；4.对雾化图像进行直方图均衡化处理；5.对模糊图像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理；6.对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

介绍了Savitzky-Golay滤波器的推导方法――多项式的最小二乘拟合法及其推导过程，以及如何由Savitzkv和Golay提出的多项式卷积计算方法进行最小二乘拟合计算，对Savitzky-Golay滤波器的二维算法进行了简单介绍，对其一维和二维的MATLAB代码进行了分析处理，并将Savitzky-Golay滤波器同其他低通滤波器进行了简单比较，简要说明了其优势以及一些应用方向。

MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码

主要为大家详细介绍了python+opencv实现高斯平滑滤波，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法，目的是达到某种目的（让它更模糊或者让它更清晰）。 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作。 根据滤波频率的不同，空间滤波可以分为平滑滤波（加强低频信息）和锐化滤波（加强高频信息）。 在灰度图像中，低频成分指的是灰度变化小的区域，高频成分指的是灰度变化大的区域。 所以平滑滤波又叫低通滤波，锐化滤波又叫高通滤波。 滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器。 线性平滑滤波器就是求一个邻域内像素的加权均值。 非线性平滑滤波器（统计排序滤波器）就是将滤波器区域像素的值进行各种排序，然后选择最大值、最小值、中值等填入中间的像素，所以这些平滑滤波器又叫最大值滤波器，最小值滤波器，中值滤波器，其中中值滤波器是使用最广泛的统计排序滤波器。 平滑滤波可以将图像模糊处理，即加强低频成分，减弱高频成分，而锐化滤波可以突出图像的细节，减弱低频成分，加强高频成分。 我们在做图像平滑的时候，通过减少相邻像素之间的灰度值的差异（比如平均处理），来达到平滑的效果。 那么为了达到锐化图像的目的，我们很自然地可以想到可以通过增大相邻像素之间灰度值的差异来实现。

保护边缘的平滑处理能够应用在边缘提取上面，如果直接对图像进行边缘提取，效果会像左图一样并不是很好，但是如果先对图像进行保护边缘平滑处理再提取边缘，效果会明显有很大的改善

用matlab实现直方图均衡化、平滑滤波、均值滤波（并非是自带函数），适合初学者，有同matlab自带函数的对比效果图。（经测试，能运行）

【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab实现自适应平滑滤波 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于matlab实现的自适应平滑滤波器程序 包含完整源码和注释 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

相当全面的资料，并且给了代码，里面的东西看了之后会有很大的提高，对卡尔曼滤波，维纳滤波，平滑滤波做了详细比较和说明，都有程序代码实现。

毕业设计源程序，采用中值滤波，均值滤波，维纳滤波，小波降噪这几种算法，对图像进行降噪处理，经过处理图像明显改善。