【老生谈算法】基于MATLAB的减少图像噪声.doc

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matlab代码，读取图像，自动添加泊松噪声、高斯噪声、椒盐噪声，并展示三维结构图像

Y. Wang 等人，MTV：用于图像噪声去除的修正总变分模型，IEE Electronics Letters，第 47 卷，第 10 期，第 592-594 页，2011 在这个MTV中，扩散是沿着原始噪声图像的边缘方向（可能是使用小尺度高斯滤波器的平滑版本），它可以很好地保留边缘和抑制阶梯。 此代码包括 TV、Perona-Malik、YK 四阶 PDE 和建议的 MTV 模型。

噪声水平估计在许多图像处理应用（例如盲图像降噪）中至关重要。 在本文中，我们通过联合利用带通域中峰度的分段平稳性和正则性质，提出了一种用于自然图像的噪声级估计方法。 我们设计了一种基于K均值的算法，将图像自适应地划分为一系列不重叠的区域，每个区域的干净版本均假定与整个尺度上恒定但未知的峰度相关联。 然后，将噪声水平估计引入一个问题，以最佳地拟合此新峰度模型。 此外，我们开发了一种纠正方案，以通过噪声注入机制进一步降低估计偏差。 大量的实验结果表明，我们的方法可以可靠地估计各种噪声类型的噪声水平，并且优于某些最新技术，尤其是对于非高斯噪声。

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该文档主要描述x射线图像成像的原理和成像过程中引入的噪声，并详细介绍了每个过程引入噪声的类型。能帮助研究X射线去噪的同学更好的去除x射线噪声。

IVHC（快速图像噪声估计） 这是在Python和Matlab上的实现。 另请参阅 。 IVHC是一个模型，用于估计图像和视频信号中的高斯噪声，与信号有关的噪声和经过处理的噪声。 该估计基于图像斑块的强度变化的分类，以便找到最能代表噪声的均匀区域。 这是强度方差均匀性分类（IVHC）噪声估计的框图。 输入： 嘈杂的灰色图像 最大多项式回归度 输出： Y通道中的噪声方差（最佳代表） 处理噪声的程度 噪音等级功能 该存储库包括： Matlab和IVHC的Python实现。 Matlab演示文件可估算AWGN，处理后的噪声以及与信号有关的噪声。 Python演示文件可估算AWG

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