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从图像中,图像滤波去除噪声:噪声去除,锐化,模糊

资 源 简 介

应用背景图像恢复中的一个目标就是去除图像中的噪声,使图像的“原始”图像识别。当然,“噪音”是在旁观者的眼睛;消除“噪音”从杰克逊波洛克画会大大降低其价值。然而,一种方法是决定在一个非常小的范围内,在图像中存在的特征是噪声,并消除这些,同时保持较大的功能,可能有助于“清理的事情”。一个很好的旅行的方法是平滑的图像。最简单的这样的版本是用相邻像素值的平均值来代替每个像素。如果我们这样做了几次,我们得到的图像在中间,如果我们做了很多次,我们得到的图像在右边。关键技术该算法将图像作为像素值的数组,并使用一个水平集方法跟踪等强度轮廓的演变。的核心思想在于“民/最大“速度函数的形式f = min(K,0)或F = max(K,0),其中k是曲率和F是法线方向的速度。的最小或最大的选择是由一个开关,这取决于本地的平均像素值在任何点控制。这将导致一个非常强大和简单的算法,它依赖于一个本地最近邻模板,有一个分层的噪声去除,并且,最重要的是,自动停止。一旦噪声被去除,该方案的继续应用不会导致更大的特性的进一步退化

文 件 列 表

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noise_free
convertAvi2matrix.m
corr2d.m
Create_gray_Gif_Image.m
Estimation.m
eval_MSE.m
eval_PSNR.m
GUI_denoising.fig
GUI_denoising.m
KALMANFILTER_gui.m
license.txt
Mean_square_error.m
playVideo.m
PSNR.m

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