在这项工作中，作者修改了经典的 Perona-Malik (PM) 扩散模型来处理乘法噪声，并且我们添加了一个合适的正则化项，该项经过统计建模以减轻超声图像中的乘法效应。 我们的兴趣是强调平面图像区域的正则化，同时保持合理的边缘和轮廓。 主观和定量评估表明，与 Perona-Malik、Charbonneir、Guo 等人等一些最先进的方法相比，所提出的模型产生了更好的结果。 和总变异

去噪声代码matlab 美国降噪 优尼斯·法鲁伊（Younes Farouj）的美国降噪技术。 v.2017年4月 超声时空散斑。 该Matlab代码遵循这两篇论文中介绍的方法。 [1] Y. Farouj，L。Navarro，J.-M。 Freyermuth，M。Clausel和P. Delachartre。 通过Kronecker小波-菲兹阈值进行的超声时空散斑。 信号，图像和视频处理，2018年，第1期。 ，第12号，第6页。 1125-1132 和 [2] Y. Farouj，J.-M。 Freyermuth，L。Navarro，M。Clausel和P. Delachartre。 双曲小波-Fisz去噪在超声成像中产生的模型。 IEEE Transactions on Computational Imaging，第一卷。 3号1，第1-10页，2017年。 该代码包括两个版本。 一个数据驱动的和参数化的。 输入 ％％使用给定的（BseOnd）小波找到数据驱动的小波-Fisz估计。 %% ％％拍摄：％％x-数据：超声成像序列％％h-方差函数（对于参数版本）％％AV-像素值分布的预

由于超声成像机制使医学超声图像中存在着大量的斑点噪声， 这些斑点噪声大大降低了图像的清晰度和质量， 给超声诊断带来很大的困难。针对医学超声图像的斑点噪声去噪问题， 提出了一种基于帧相关处理、 ROF分解和自适应小波阈值的去噪方法， 能够在抑制超声图像斑点噪声的同时， 尽可能地保留甚至增强图像的细节信息， 大大提高图像质量， 取得了很好的效果。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

在有干扰和噪声情况下最优合并输出信/干噪比的特征函数确定，岳殿武，Q.T zhang，在具有干扰和噪声情况下,对最优合并的性能进行精确分析是一个困难问题.尤其是关于常用的输出信/干噪比的特征函数,到目前为止还没��

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析，提出一种自适应的模糊阚值去噪算法，该算法在BayesShrink阈值基础上，通过增加一个修正因子，并结合模糊理论，自适应地对图像进行模糊阈值函数处理。实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比，去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高，并且图像也更清晰，具有较好的去噪效果。

基于matlab的自适应中值滤波图像去噪算法仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

小波变换在语音去噪中的应用 PDF ， 研究论文

小波变换去噪：小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法,能够在时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求

小波分析在心电信号去噪中的应用(内附Matlab去噪源代码).ppt