该程序主要有以下功能： 对图像进行滤波处理，主要包括： 1）均值滤波 2）Sobel滤波结果 3）Prewitt算子转置滤波 4）Haar小波滤波

KNN SNN 图像去噪 matlab 程序源码，附cameraman和lena图像，先生成含噪声图像再去噪

算法流程： 1. 指定k的值。 2. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 3. 选取模板中前k个与中心点像素值最相近的像素。 4. 对步骤3中得到的k个像素值求平均。 5. 用步骤4求出的平均值替换模板中心点像素值。 6. 移动模板，重复步骤2，直到模板不能再继续移动。 此外，该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

模拟退火是一种在邻域范围搜索最优解的优化算法，能够以较大的概率收敛到最优解，可运用于图像去噪。提出一种基于模拟退火的自适应图像滤波算法，可以自适应的对图像内部和图像边缘进行分类处理，以一定的概率接受偏离中值的像素，再结合加权平均得出图像结果像素值。实验结果表明该算法在滤除图像噪声的同时，可以较好的保存原始图像信息，具有较高的信噪比。

针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象，直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题，提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理，将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入，首先，用高斯核函数计算出深度图像的空问距离权值和RGB彩色图像的灰度权值；然后，将这两个权值相乘得到联合滤波权值，并利用快速高斯变换替换高斯核函数，设计出联合双边滤波器；最后，用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明，所提算法应

计算Robert梯度方法为：只要分别以w1和w2为模板，对原图像进⾏滤波就可得到G1和G2； |G1|+|G2|的值即为Robert梯度； 程序同时给出了基于Robert交叉梯度化滤波实例，如有任何疑问，可私信博主

该Matlab程序计算了⼀幅图像的竖直和⽔平梯度，它们的和可以作为完整的Sobel梯度，并基于Sobel梯度的对图像进行了锐化。 如有疑问，可私信博主。

该程序演示了基于matlab高斯低通滤波实验， 其中，提供了高斯低通滤波器函数，因而，可以很方便地生成任意尺寸的高斯低通滤波器。

今天主要总结图像的几种滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270侵删 1.先人为的给图像加噪声，以便后续进行滤波处理。 #给图像加噪声 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 im = cv2.imread('D:\pythonb\wx020.jpg') rows, cols, chn = im

在高噪声散斑条纹图中含有大量的噪声,这些噪声极大的影响了图像的质量。条纹图像处理之前一般的要进行图像预处理,通常选用滤波的方法来去除散斑噪声。笔者介绍了目前常用的滤波方法:均值滤波、中值滤波、频域低通滤波和同态滤波等,利用MATLAB编程实现了这些滤波方法,通过比较对散斑图的滤波效果,以及比较通过这些滤波方法滤波后的图像的方差,平滑指数等各项数字指标,总结了各方法的特点。