图像去噪，自适应门限中值滤波器代码，实现在matlab开发环境

在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。 本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

有关MATLAB编程下的图象去噪处理，均值滤波，中值滤波，Sigma平滑滤波器，K近邻(KNN)平滑滤波分别对高斯噪声图像和椒盐噪声图像进行噪声抑制。

完整代码，可直接运行

自适应全变分图像去噪Matlab源代码，简单明了的代码设计，能成功实现最基本的功能，代码设计排版简洁，能轻松看懂。

运行之后可以先选图片然后进行添加高斯噪声或其他，然后降噪

采用MATLAB，对三幅经典的图像分别加上高斯噪声、乘性噪声、椒盐噪声，并分别使用均值滤波、中值滤波、高斯低通滤波、巴特沃斯滤波、PCA、小波变换、DCT等去噪方法对其进行处理。去除噪声方法效果以PSNR（峰值信噪比）衡量。

matlab数字图像处理系统，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

基于MATLAB的小波图像去噪，利用小波分解，重构完成。

matlab 图形处理 课程设计 图形去噪 代码