峰值信噪比（PSNR） 峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio ，PSNR）一种广泛使用的客观图像质量评价标准。取原始图像与失真图像间的均方差相对于 的对数值(其中 为每个采样值的比特数，8位图通常取255)。

针对传统降噪方法处理激发极化法（激电法）测量数据的效果不理想的问题，对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究，提出了一种新的激电数据降噪方法。首先，采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数，再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道，最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验，对比普通滤波方法和小波阈值算法，结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。

MATLAB实现频域平滑滤波以及图像去噪代码

邻域平均模板平滑中值滤波，均值滤波，Laplacian边缘提取，Sobel边缘提取，Prewitt边缘提取图像去噪，matlab2021a测试。

计算心音信号的信噪比源代码，采用经典公式，提取一小段实测纯净心音信号，并进行快速傅里叶变换，求取100HZ以内的心音信号幅值平方和；同样的在传感器静止时候获取的噪声求取频域100HZ以内的幅值平方和，最终通过经典公式求取传感器采集心音信号信噪比。

用matlab实现语音降噪，使用了短时过零率的思想，编译通过了

matlab滑动条码使用带有OMP的K-SVD进行稀疏编码的图像去噪 网络上可用的关于kSVD和稀疏编码的C / C ++软件/工具数量有限。 这就是为什么我想出决策实现kSVD算法来解决其原始问题的原因：图像去噪。 但是，我实现此算法的主要目标是： 为了以后在多核系统上进行优化 将其用于我的主要研究：多目标跟踪。 该算法使用正交匹配追踪（OMP）进行稀疏编码，使用kSVD进行字典学习。 对于Matlab代码，通过谷歌搜索<1s。 入门 先决条件 OpenCV 3.0 的CMake 2.8 在Centos 7.0上测试 正在安装 在当前项目目录mkdir构建cmake ../ 制作 您可以尝试修改主功能中的所有参数。 运行测试 在这里，我使用以下参数运行测试 //更改这些参数以对结果生效const int sigma = 25; const int slide = 2; const int imgWidth = 160; //将图像调整为该值const int imgHeight = 160; //将图像调整为该值const int patchWidth = 8; const int

此函数计算两个图像之间的加权峰值信噪比。

因小波变换具有多分辨率分析能力和自适应性,故常被作为图像去噪的有效手段之一。文中从遥感影像中常见的薄云噪声的特征分析出发,分别从两个方面入手对含有薄云噪声的遥感影像进行去噪处理:①使用DB系列和SYM系列小波基对含有薄云的遥感影像进行小波变换去噪,对比发现使用db5小波母函数得到的去噪效果最佳。②使用Bridge-Massart阈值降噪模型对含有薄云的遥感影像进行去噪。结果中推断出:直接使用Bridge-Massart阈值降噪模型去噪的结果不如在第一步得到的结果上运用Bridge-Massart阈值降噪模型去噪的结果好。由此得到一种新的基于小波的遥感影像薄云去除方法 ,与小波变换法去除遥感影像薄云的结果比较,本方法得到的结果更优。

红外图像去噪增强算法近五年的论文和代码合集，经过整理，每种算法各分文件夹整理，方便学习借鉴