【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

对添加高斯噪声的图像进行降噪处理 分别有均值滤波 中值滤波

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。

卷积神经网络代码Matlab 人工神经网络 使用空间光谱深度残差卷积神经网络（HSID-CNN）的用于高光谱图像降噪的Matlab演示代码，IEEE TGRS，2019。 By Qiang Zhang (whuqzhang@gmail.com) Wuhan University, China. 如果您在工作中使用/适应我们的代码（作为独立工具或任何算法的组成部分），请引用我们的论文。 Q. Yuan，Q. Zhang，J。Li，H。Shen和L. Zhang ，“使用空间光谱深度残差卷积神经网络进行高光谱图像降噪”， IEEE地理科学与遥感学报，第1卷。 57号2，第1205-1218页，2019年。 @ARTICLE{yuan2019, author={Q. {Yuan} and Q. {Zhang} and J. {Li} and H. {Shen} and L. {Zhang}}, journal={IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, title={Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial

完整代码，可直接运行

matlab代码，基于PCNN的图像边缘提取、图像分割、图像去噪、图像增强

很多机器学习算法已经被应用于医学图像处理。为了进一步处理医学图像，使得医学图像的分割质量好、配准效果好、融合效果佳、含噪量低，本文结合机器学习原理，改进传统医学处理方式，针对常见的四种医学图像，分别从图像分割、融合、配准和去噪等四个方面进行阐述。结果表明机器学习在医学图像中的应用，大幅改进了图像处理的效果、提高了图像的精度，为医生分析病情和手术操作提供更高的可靠性。

matlab基于形态学的权重自适应图像去噪

本文档详细介绍了遥感图像增强和去噪的基本原理，以及在matlab里面如何去实现这些操作，代码已提供，可让你快速理解并掌握

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。