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2.2 MATLAB 软件的介绍 6
2.3 LabVIEW 与 MATLAB 的混编方法 7
3 几种数字图像噪声及去噪方法和去噪性能评价 9
3.1 常见的图像噪声 9
3.2 常见的图像去噪方法性能指标 12
3.3 常见的图像去噪方法 13
4 基于稀疏表示的图像去噪 21
4.1 稀疏表示 KSVD 算法的介绍 21
4.2 稀疏表示的图象去噪 22
4.3 几种去噪方法的比较 23
5 MATLAB 与 LabVIEW 混编的图像去噪系统的验证 25
6 总结 29
参考文献 30
附录 33
图清单
图序号 图名称 页码
图 1-1 一般图象去噪方法分类 1
图 1-2 小波理论的发展史 4
图 2-1 MATLAB 节点的位置 8
图 2-2 两种软件混编的常见方法 8
图 3-1 高斯噪声产生的算法 10
图 3-2 高斯噪声产生的算法的运行结果 10
图 3-3 对原始图像添加高斯噪声、椒盐噪声、乘法噪声显现 出的不同结果 12
图 3-4 对含噪图像中的椒盐噪声作中值滤波的 MATLAB 算 法的运行结果图 14
图 3-5 对图像进行算术平滑滤波与对图像进行几何平滑滤波 的 MATLAB 算法 16
图 3-6 对图像进行算术平滑滤波与对图像进行几何平滑滤波
的 MATLAB 算法的运行结果 17
图 3-7 噪声按稀疏表示分类 18
图 3-8 对图像进行理想低通滤波的 MATLAB 的算法 19
图 3-9 对图像进行理想低通滤波的 MATLAB 算法的 运行结果 19
图 3-10 对图像进行巴特沃斯低通滤波的 MATLAB 的算法 20
图 3-11 对图像进行巴特沃斯低通滤波的 MATLAB 的算法的 运行结果 20
图 4-1 （a）、（b）、（c）、（d）、（e）、（f）三种编码字典以及
barbara.png 为例对原始图 像添加噪声后利用不同种类的字典稀疏表示处理输出
（d）、（e）、（f）中的第三幅图像
23
图 5-1 产生含有高斯噪声的波形方法一 25
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