中值过滤代码matlab 心电图降噪matlab 此代码可用于ECG信号降噪。 使用的数据来自MIT-BIH心律失常数据库。 使用3个滤波器对ECG信号进行降噪：2个具有600ms和200ms滑动窗口的中值滤波器，以及具有35 Hz截止频率的12阶FIR滤波器。 参考：

介绍一种彩色图像去噪的快速PGF滤波算法，主要对PGF滤波算法进行了简单的介绍。

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graphcut Matlab代码EE4212-计算机视觉graphcut-mrf Matlab二进制图割去噪和马尔可夫随机场的图像分割实现 NUS EE4212的一部分-计算机视觉分配 二进制GraphCut的代码：多标签GraphCut的代码： 实施K-Means算法 利用以上链接中的参考代码来实现去噪和图像分割功能 降噪示例 图像分割示例

为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息，介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用，将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中，并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模，由此实现噪声图像的局部微调，并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度，从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明，基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR)，所提出的算法去噪后图像的信噪比为18．3497 d

摘要: 提出一种对含有高斯噪声的数字图像的去噪方法, 这种方法能够增强高斯噪声滤波器的性能, 减少去噪对图像造成的模糊和失真。设计了一个模糊推理系统( FIS) , 并利用ANFIS 训练这个FIS。通过训练可以调整、优化FIS 的内部参数值。训练图像数据由计算机程序自动生成。优化后的FIS 即可处理输入的图像数据, 产生增强的图像。从结果图像的视觉效果和量化标准两方面 的实验和分析, 可以看出这种方法可基本消除高斯噪声滤波器产生的模糊和失真, 提高滤波器性能。实验表明模糊神经系统可以应用于图像去噪问题。在合理地选择隶属度函数、规则和训练数据的前提下, 会产生明显的图像增强效果。

图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响, 提出一种深度残差学习的乘性噪声去噪方法。该方法通过引入残差优化, 解决了卷积神经网络在层数较多时, 随着层数加深, 梯度在传播过程中逐渐消失的问题。与4种经典去噪算法进行比较, 结果表明, 该方法在有效去除乘性噪声的同时, 可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息, 为后续的图像分割、配准和目标识别等奠定基础。

提出基于自蛇模型和小波分析的集成图像去噪算法，以及峰值信噪比、保护边缘指数的去噪性能综合评价指标。首先利用自蛇模型对含噪图像滤波，然后将处理后的图像进行小波分解，保持低频分量系数，对其高频分量再次利用自蛇模型去噪，最后对处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的图像。实验结果表明，本文算法在去噪能力和和保护边缘能力两方面均好于自蛇模型算法和2 次迭代自蛇模型算法。

本人亲自编写的基于均值法，中值法，和自创改进均值法的图像去噪源程序，仍需要改进的地方是：没有创建线程处理矩阵输出，程序处理大图片时速度很慢。如果不输出矩阵速度很快。如有需要自行修改。谢谢！

包括了matlab音频处理入门的常用库及宋知用和张雪英教材的配套程序