Matlab图像去噪源码分享：双边与引导滤波实战

资源摘要信息:"图像去噪 基于matlab双边滤波和引导滤波图像去噪【含Matlab源码 4802期】" 本资源是一套基于Matlab的图像去噪工具包，主要采用了双边滤波和引导滤波技术。双边滤波是一种非线性的滤波器，它可以在保持边缘信息的同时，对图像进行平滑处理，有效去除噪声。引导滤波则是另一种用于图像平滑的算法，它在去除噪声的同时，可以很好地保持图像的边缘信息。这两种滤波方法广泛应用于图像去噪、图像恢复、边缘保持等图像处理领域。 压缩包内包含以下文件： - 主函数：main.m - 调用函数：若干个其他m文件 - 运行结果效果图 本资源支持Matlab 2019b版本，但根据不同的Matlab版本，可能会需要进行一些代码上的调整。运行操作步骤简单，用户只需将文件放置在Matlab的当前文件夹中，双击打开main.m文件并点击运行，即可完成图像去噪的操作并得到结果。 此外，本资源的提供者还提供了针对图像去噪的完整代码服务、期刊或参考文献复现服务、Matlab程序定制服务以及科研合作服务。这为那些需要图像去噪技术支持的用户提供了极大的便利。 在图像处理领域，除了双边滤波和引导滤波之外，还有许多其他的去噪技术，如小波阈值去噪、BM3D、BdCNN去噪、离散余弦变换(DCT)去噪、均值滤波、中值滤波、平滑滤波、维纳滤波、泊松混合模型(PM)去噪、全变分(TV)算法以及正则化方法和即插即用(Plug-and-Play)去噪方法等。这些方法各有特点，适用于不同的图像去噪场景和需求。 小波阈值去噪是利用小波变换将图像转换到小波域，并在该域中进行阈值处理以去除噪声。BM3D是一种利用块匹配的3D滤波技术，它通过三维变换来获得更优的噪声去除效果。BdCNN去噪则是利用深度学习方法，特别是卷积神经网络，来实现图像去噪。DCT去噪则是应用离散余弦变换将图像分解为频率成分，对高频噪声成分进行抑制。均值滤波和中值滤波是经典的图像处理方法，分别通过计算局部窗口内的像素均值和中值来平滑图像。平滑滤波和维纳滤波都是基于线性滤波器，其中平滑滤波主要通过低通滤波实现，而维纳滤波则是采用最小均方误差准则来进行滤波。TV算法是一种基于变分原理的图像去噪方法，能够很好地保持图像边缘信息。正则化方法和即插即用方法则是结合了统计模型和优化技术的去噪方法，通过优化过程去除噪声并恢复清晰图像。 以上技术不仅可以单独使用，还可以结合使用，以达到更好的去噪效果。选择合适的去噪算法需要根据图像的特性以及噪声的种类进行，不同的算法适应于不同的去噪需求和场景。