读入一段音频后添加不同种类的噪声，信噪比：0dB~10dB；分别采用滑动平均滤波器，中值滤波、直接频域滤波等方法去除噪声，分析和对比效果。

在图像处理领域，尤其是针对SAR（合成孔径雷达）图像，滤波是常见的操作，用于去除噪声、增强图像质量或提取特定特征。本压缩包包含的文件涉及到几种不同的滤波算法，包括中值滤波、均值滤波、Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波以及Gamma MAP滤波，这些都是在MATLAB2016a环境下实现的。下面将详细介绍这些滤波方法及其应用。 1. **中值滤波** (`zhongzhi.m`)： 中值滤波是一种非线性的滤波方法，适用于消除椒盐噪声。它通过用像素邻域内的中值替换原始像素值来工作，对边缘保持良好，但可能平滑掉一些细节。 2. **均值滤波**： 均值滤波 (`junzhi.m`) 是一种线性滤波方法，通过对像素邻域内的像素取平均值来平滑图像，适用于高斯噪声的去除。然而，均值滤波可能会模糊图像边缘。 3. **Lee滤波** (`lee2.m`)： Lee滤波是针对SAR图像设计的一种改进的自适应滤波器，它结合了中值滤波和均值滤波的优点，既考虑了像素邻域的局部统计特性，又能较好地保护边缘。 4. **Kuan滤波** (`kuan2.m`)： Kuan滤波器也是为SAR图像设计的，主要针对斑点噪声。它通过估计背景和斑点噪声的统计特性，自适应地选择滤波权重，以达到更好的去噪效果。 5. **Frost滤波** (`frost2.m`)： Frost滤波器是一种基于统计的自适应滤波方法，适用于随机噪声的去除。它利用像素邻域的统计信息，根据像素值的离散程度来调整滤波器的权重。 6. **Gamma MAP滤波** (`gammamap.m`)： Gamma MAP滤波是概率模型下的图像恢复方法，它利用先验知识对图像进行建模，通过优化后验概率分布来恢复图像，适用于同时处理噪声和模糊问题。 在MATLAB2016a环境下，这些滤波算法可以通过编写相应的脚本来实现，通常会涉及到二维卷积、滤波核的定义、自适应阈值等技术。使用这些滤波器时，用户可以根据具体的应用需求和图像特点选择合适的滤波方法，以达到最佳的图像处理效果。 这些滤波算法在SAR图像处理中扮演着重要角色，它们各有优缺点，适用于不同类型的噪声和图像特性。通过比较和组合使用，可以更有效地提升图像质量和分析精度。在实际应用中，用户可能需要对滤波参数进行调整，以适应特定的图像环境和任务要求。

在VSP资料中,中值滤波法是一种简单有效的波场分离方法,主要适用于简单线性波场分离。提出并实现的径向中值滤波方法,除具有常规中值滤波方法的优势外,对具有发散状多方向线性同相轴轨迹的干扰波场,其波场分解可一次完成。通过井中地震(VSP)实例测试表明,该方法能够更有效地分离VSP上下行波场,以及P波和P-SV波分解,且在压制面波或提取面波处理方面具有潜在的应用前景。

基于MATLAB对遥感图像或矩进行中值，众数或均值滤波。 实现了数字图像处理中的中值、众数、均值、最大、最小值等滤波，可以根据需求选择。 代码中是正方形的滤波窗口，你可以更改为线、十字、X，棱形、圆形等的滤波窗口。 全都是自己写的，有注释。

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声，针对几种常用方法去噪效果不理想，提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态，保留其低频模态，并对其进行自适应中值滤波处理，从而得到其去噪后的图像。实验结果表明，与其他几种常用的去噪方法相比，该方法在滤除噪声的同时，能较好地保留图像的边缘细节，图像也获得了较好的视觉效果，此外客观评价参数也得到明显的改善，随着噪声强度加大去噪效果愈明显。

以下论文中描述的非局部欧几里得中值 (NLEM) 算法的 MATLAB 实现： [1] KN Chaudhury 和 M. Unser，“非局部欧几里得中位数”，IEEE 信号处理信件，卷。 19，没有。 2012 年 11 月。 当前的实现是为了实验用途，在效率方面远非最佳。 例如，它可以使用 *parfor* 循环进行优化，或使用 mex 代码计算欧几里得中值。

中值滤波代码 matlab simple_image_process Matlab code for means filter and median filter

OpenCvSharp 是一个OpenCV的.Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，有详细的使用样例供参考。该库采用LGPL发行，对商业应用友好。使用OpenCvSharp，可用C#，VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法

不同的3种掩模采用邻域平均法对被椒盐噪声和高斯噪声分别污染（噪声强度均设定为0.05）的图像进行滤波； 采用超限邻域平均法（阈值法）对被高斯噪声污染的图像（噪声强度均设定为0.05）进行滤波，可使用高斯掩模进行邻域平均； 采用中值滤波法对下图所示的图像分别进行滤波处理， 中值滤波模板不限，可自行选用，以效果最佳为宜。

根据中值滤波的定义，完成中值滤波过程。选择了3X3的矩形窗对加了椒盐噪声的图像进行中值滤波。自己跑过，亲测有效。