搜索窗口大小的选择很关键非局部均值 (NLM) 算法中的问题。 小号的选择平滑或均质像素的搜索窗口大小区域限制了去噪效果，因为只有一个少量的相关像素，而选择大的位于非平滑或过渡中的像素的搜索窗口大小由于更多的贡献，区域降低了去噪质量以及更多不相关的像素。 所提出的算法选择每个像素的最佳搜索窗口大小，基于灰度级差异体现了地区的特点。 在标准图像上的实验结果表明，所提出的算法在性能上优于传统的NLM算法PSNR 和视觉质量。 它还保留了图像细节例如在较高噪声级别的图像中的边缘和纹理。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：利用matlab对am，dsb，ssb，ask，fsk，bpsk信号进行正交调制解调仿真，并在不同信噪比条件下对其数字信号 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

计算给定输入和输出颜色的峰值信噪比8 位彩色图像。 RGB 转换为 YCbCr 颜色空间，然后再进行适当的运算操作，亮度通道用于 PSNR 计算。

本文是基于三维图像块匹配的去噪方法，是基础的学习。

matlab上借助形态学的方法，来对图像进行增强，实现图像的去噪。

在QPSK调制方式下，分别研究推导了基于辅助数据的极大似然比信噪比估计算法研究、基于矩的信噪比估计算法研究以及基于高阶累积量的信噪比估计算法。通过仿真比较了信噪比估计算法的性能，着重分析比较了采用的迭代次数及数据长度等参数对算法性能的影响，最终根据算法各自的特点给出了相应的适用范围。

gn算法matlab代码自述文件 本自述文件记录了运行测试的必要步骤。 这个仓库是做什么用的？ 结合3D非局部均值和LBP-TOP（三个正交平面上的局部二进制模式）的新降噪方法 代码版本：0.01-alpha 依存关系 Python 2.7 OpenCV（适用于Python） NumPy 科学 scikit图像 bob.ip.base（来自库）。 另请参阅 实验内容 文件runNonLocalMeans使用用户参数运行筛选过程： -in或--input ：输入带有输入图像的PATH（带有噪声） -out或--output ：输入PATH以保存输出图像（去噪） -ori或--originals ：输入带有原始图像的PATH（无噪声） -H或--filterStrength ：输入参数H（过滤强度） -p或--patch ：输入补丁的大小（居中体素的邻域大小） -w或--window ：输入搜索窗口的大小（居中像素的窗口大小） -msb或--MSBValue ：最高有效位的值 -seq或--sequence ：测试的序列名称（例如seq1） -f或--folder ：输入带有数据库的PAT

DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练

图像是用ccd图像传感器采集的，试用matlab进行图像处理算法，包括：去噪、边缘提取，对上述图像进行处理得到较为清晰的图像。代码详细，清楚，有图像对比。

大地电磁信号是解释地质构造的重要信息载体,其受长周期和随机噪声影响严重,导致地质构造的反演结果出现严重的偏差。为了解决该问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)提出了一种综合性的大地电磁信号去噪算法。对原始电磁信号进行多分辨VMD处理去除长周期噪声,采用小波包阈值去噪法去除信号的随机噪声,使用信号重构得到去噪处理后的大地电磁信号。使用此方法对工程实测大地电磁信号进行处理,结果表明,此方法能够对大地电磁信号的长周期噪声和随机噪声进行抑制,并且极大限度地保存了信号的有效分量,提高了时域信号的周期性,全频分段的视电阻率曲线得到了明显优化。