经典的基于非局部思想的图形图像去噪模型，也即非局部滤波，基于matlab实现

bayesshrink及改进版，小波去噪GUI程序 网上资源 经试验可用

变形监测数据不可避免会受到噪声的影响,使得变形监测数据中包含有实际变形量和噪声。针对该情况,提出采用小波变换进行数据降噪处理,提取变形数据中有用信号信息并恢复信号的光滑性。并通过实例验证了小波去噪在变形监测数据处理中的有效性和可行性。

光谱吸收法是对甲烷浓度检测的一种有效手段,通过棱镜气室结合光子晶体光纤的应用实现光谱吸收法对甲烷浓度的高精度在线检测。但在检测过程中,由于环境中温度、压强以及系统本身设备的影响,使得接收的信号中包含大量的噪声。支持向量机(SVM)具有泛化能力强和寻求全局最优点的特点,被用于甲烷浓度检测的信号处理。Matlab实验结果表明,使用SVM原理滤波能有效地滤除噪声,把有效的信号分离出来,并用信噪比评估去噪效果。使用该方法滤波能够使信噪比达到130dB以上,与传统的小波降噪相比有很大的提高,能达到理想的去噪目的。

基于小波变换的平移不变量图像消噪法,里面有文档和matlab程序，可以下载参考下

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应用于语音识别数据加噪的数据，这里面包含了各种噪声，kaldi下面thchs30里面有具体的加噪代码，增加噪声可以使得声学模型更具有鲁棒性。有兴趣的可以尝试。

加任意信噪比的噪声的matlab程序，很好用

在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。 噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你可以从不同图像取大量的同一个像素(N)并计算他们的平均值，理想情况下，你应该得到p=p0，因为均值是0. 你可以自己通过一个简单例子验证一下。保持一个静止的摄像机对准一个位置多呆几秒，这会给你很多帧

基于对小波去噪以及多尺度变换图像去噪问题的理解，提出了对多尺度变换图像去噪方法的一些展望。