摘要：转自http://gaochaojs.blog.51cto.com/812546/243961/图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行 阅读全文

摘要：(思远老师的好文章留着)转载自http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/2513126去年11月发布了一系列有关小波变换和图像处理的文章，把学习小波过程中的心得体会和编写的程序放在网上和大家共享交流。半年来，感谢大家的关注和帮助，在相互的讨论交流中，我不断地从大家提出的问题中拓展自己的知识面，对小波的理论及其应用有了更深入的了解和掌握。的确，分享，才是知识永恒之道！接下来有新的课题，并且要准备考博，研学征途马上要展开新的探索。在此之前，得先整理下博客文章，根据和大家讨论交流中发现的问题，对博客中的程序进行修正。今天发布的文章，就是对小波 阅读全文

摘要：% 图像峰值信噪比PSNR、均方根误差MSE % By lyqmath % Xidian University function [PSNR, MSE] = psnr(X, Y) % 计算峰值信噪比PSNR、均方根误差MSE % 如果输入Y为空，则视为X与其本身来计算PSNR、MSE if nargin<2 D = X; else if any(size(X)~=size(Y)) error('The input size is not equal to each other!'); end D = X-Y; end MSE = sum(D(... 阅读全文