为了减小传统的反锐化掩模算法对噪声的敏感性，提出了一种新的反锐化掩模图像 增强算法，该算法在图像的平坦区域进行去噪处理，并依据人眼视觉特性对图像的不同细节 区域做不同程度的增强。通过几种算法的实验结果比较，表明本算法不仅增强效果较好，且 抑制了噪声的增强。-In order to reduce the traditional unsharp masking algorithm sensitivity to noise, a new Unsharp Masking image enha

图像去噪理论基础图像视频去噪的最终目的是改善给定的图像，解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好的体现原来图像所携带的信息，作为一种重要的预处理手段，人们对图像去噪算法进行了广泛的研究。在现有的去噪算法中，有的去噪算法在低维信号图像处理中取得较好的效果，却不适用于高维信号图像处理；或者去噪效果较好，却丢失部分图像边缘信息，或者致力于研究检测图像边缘信息，保留图像细节。-Image denoising theory based imag

1.打开matlab软件，再获取一张实验用彩色图像，使用imread函数读入； 2.用均值滤波法对所获取的彩色图像进行去椒盐噪声处理。 3,、对已加噪和去噪的图像进行必要的保存。-Image denoising main program

提出了一种基于改进 BP 神经网络和粒子群优化算法( PSO) 的图像滤波方法 。该方法利用双曲正切形式 的误差函数代替 BP 神经网络传统的最小均方误差函数( LMS),并将改进后的 BP 神经网络利用 PSO 算法优 化,用来减小图像噪声对神经网络精度的影响以及避免神经网络陷入局部极小值点,从而提高神经网络去噪能 力。实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像 细节 。- U63D0 u51FA u4E86 u4E00