包含对图像的编辑、处理、分析以及相关的使用算法插件(如图像拼接)。https://imagej.net/plugins/image-stitching 拼接功能：(Plugins->stitching->Grid/Collection Stitching) 2.1.两幅图像简单的横向与纵向上的连接，结果图尺寸为两幅原图尺寸之和 2.2.可以实现顺序序列按照相应扫描顺序的拼接(输入扫描矩阵) 2.3.可以实现无序图像集的拼接

采用matlab自带的小波去噪函数对数据进行去噪，并采用不同的参数分别进行去噪，选择信噪比和均方根误差最好的保留

隔音降噪专项施工方案

稀疏编码是图像去噪中的一种流行技术。 然而，由于去噪问题的不适定性，难以获得对真实代码的准确估计。 为了提高去噪性能，我们在主成分分析字典上收集数据集的稀疏编码错误，对错误概率进行假设，并导出用于图像去噪的能量优化模型，称为主成分分析词典上的自适应稀疏编码（ ASC-PCA）。 新方法考虑了两个方面。 首先，通过与PCA词典相关的对稀疏编码错误在不同维度上的概率分布的观察，可以自适应地确定均衡保真度项和非局部约束的正则化参数，这对于获得令人满意的结果至关重要。 此外，讨论了所构建模型的直观解释。 其次，为了有效地求解新模型，提出了一种基于滤波器的迭代收缩算法，该算法包含了基于滤波器的反投影和收缩阶段。 反投影阶段的滤波器在求解模型中起着重要作用。 如大量实验所示，建议该方法在定量和视觉测量方面均表现最佳。

所有声音都是由一定的频谱组成，主动降噪技术的基本原理是对已经存在的噪声进行主动对抗和消除，与传统被动防御降噪不同，主动降噪技术通过技术手段，生成一组与所要消除的噪声相位相等的反相声波，将噪音中和，达到降噪的目的。

基于Dsp的图像降噪系统

Halcon基于点稀疏度对点云进行降噪

针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足，结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点，保证了阈值函数的连续性，同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结合改进的阈值确定方法，提出一种新的降噪算法。通过MATLAB仿真，对几种小波降噪算法进行了试验分析，利用信噪比和均方根误差两个指标进行评价。结果表明，相比于传统的降噪算法，新降噪算法取得了更好的降噪效果。

在如今信息高速发达的时代,信号处理成为热点领域。文中分别介绍了小波分解(Wavelet Decomposition)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)信号处理方法的发展和理论,再分别利用这两种方法对仿真信号进行降噪。对于降噪效果,采用信噪比和均方差评价指标来分析比较各方法的优劣。

Matlab在图像处理领域得到了广泛的应用。本文对噪声的产生和分类进行了分析。在Matlab环境下对图像进行滤波处理,采用不同滤波方式进行对比分析。本文采用的滤波器有中值滤波、均值滤波、小波降噪等滤波处理。通过分析,不同的图像滤波方式得到结果不同。