椒盐图像的方向加权均值滤波算法

【图像去噪】均值滤波+中值滤波+高斯低通滤波+多种小波变换图像去噪matlab源码GUI.md

K均值算法使用聚类的准则函数是误差平方和准则，通过反复迭代优化聚类结果，使得所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小【10】。该算法的特点是选一批代表点（初始聚类中心）后，计算所有样本到聚类中心的距离，将所有样本按最小距离原则划分类别，形成初始分类，再重新计算各聚类中心，这是引种批处理方法。另一种方法是逐个处理法，每读入一个样本就把它归于距离最近的一类，形成新的分类并计算新的聚类中心，然后再读入下一个样本归类，即每个样本的归类都改变一次聚类中心。

NLM 是一种基于补丁的方法，它是瞬态保留的。 在心电图中，这意味着可以保留信号峰值，同时抑制其他高频噪声。 参见“ECG 信号的非局部方式去噪”，B. Tracey 和 E. Miller，IEEE Transactions on Biomedical Engineering，第 59 卷，第 9 期，2012 年 9 月，第 2383-2386 页。

Meanshift的matlab代码PyMeanShift 是一个 Python 模块/扩展，用于使用均值偏移算法分割图像。 PyMeanShift 模块/扩展被设计为使用 Numpy 数组，这使其与 OpenCV 模块“cv2”和 PIL 模块兼容。 均值偏移算法及其 C++ 实现由 Chris M. Christoudias 和 Bogdan Georgescu 编写。 PyMeanShift 扩展为使用 Numpy 数组的 meanshift C++ 实现提供了 Python 接口。 有关更多信息，请参阅 上的 wiki 页面。 安装说明可以在 wiki 页面上找到。 维基页面上提供了具有不同参数值的均值偏移图像分割的示例。 使用 OpenCV 的代码示例： import cv2 import pymeanshift as pms original_image = cv2 . imread ( "example.png" ) ( segmented_image , labels_image , number_regions ) = pms . segment ( original

这是模式识别的课程作业，有k均值聚类算法和ISODATA聚类算法，正对遥感影像或者图片进行聚类。写的算法较为粗糙，还请大家多多指教！

非局部均值滤波去噪算法在目前所有滤波去噪算法中效果最为显著，但其运行速度较慢，针对该缺点提出了一种基于快速非局部均值滤波算法，运用插值算法将邻域权值计算出来，速度有了明显提升。

2.CUK均值等效电路 3.电压增益 L1电压的瞬时值: 若C1,C2较大,认为电压恒定即: 所以:

当图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法均不能达到较好的去噪效果。针对这一问题,提出了一种改进的加权均值滤波算法。算法采用局部阈值优化的方法计算各像素点的权值,将滤波窗口各像素点的灰度值与对应的权值进行加权运算,结果作为窗口中心点的滤波输出。仿真实验结果证明,该算法对脉冲噪声和高斯噪声具有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节,效果均优于传统中值、均值滤波算法和改进的中值滤波算法(IMF)。

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