众文网1.谁能帮我做一份matlab 图像去噪的gui,毕业设计用,我只有实现的去
回调函数看看吧，fig自己画吧
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
global im
[filename pathname] = 。
uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'}， '开始')；
str=[pathname filename];
im=imread(str);
axes(handles.axes1);
imshow(im);
去噪的代码在这里axes(handles.axes2);
imshow(im);
2.基于MATLAB的图像去噪方法 求论文 求程序
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修改不限次数，再刁难的老师也能过。1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。
关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。
引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。T a o,bao两钻信誉，诚信保过，需要详谈，看 用 户 名。
3.基于Matlab的图像去除噪声的研究
对这种周期性的噪声，可以用低通滤波器对付 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 图像滤波 %%%%%%% f=imread('test2.gif'); F=fft2(double(f)); F=fftshift(F)； %构造理想低通滤波器，并用它滤波 [height width]=size(F); H(1: height,1: width)=0; x0= height /2; y0= width /2; for x=1:height for y=1:width if(sqrt((x- x0)*(x- x0)+(y-y0)*(y- y0))<32) H(x,y)=1; end FF(x,y)=F(x,y)*H(x,y); end end % 傅里叶反变换 g=ifft2(FF)； % 显示并比较结果 figure(1), imshow(f); figure(2), imshow(log(abs(F)+1),[ ]); figure(3), imshow(log(abs(FF)+1),[ ]); figure(4),imshow(abs(real(g)），[ ]）； 效果： 滤波器模板： 没有来得及优化，所以缺点是运行比较慢，耐心等候。
4.本科毕业设计,做图像去噪,主要是高斯噪声和脉冲噪声帮忙找一下图
小波变换域中数字图像去噪方法研究该文通过选择确定的小波基函数，研究图像信号和噪声在小波变换域中所表现的不同传递特性，给出了一种基于小波系数模极大值链的图像去噪算法。
该文对该算法中的小波基函数的选取，图像细节的奇异性性态和白噪声小波变换性态。图像信号小波分解后小波系数分布特点，模极大值链的形成方法及基于模极大值链长度进行图像小波系数剪裁等几个方面的问题进行了详细的研究和探讨，该算法对图像噪声有良好的抑制特性，并且可以保留尽可能多的有用细节。
作者：陈俊专业：通信与信息系统分类号：TN911导师：赵继印单位：吉林大学基于中值滤波和小波变换的图像去噪小波变换是近年来兴起的信号处理技术，它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性，非常适合于图像处理。在图像中常常会含有各种噪声；为了消除或衰减存在于图象中的噪声，同时尽可能地保留图象细节，该文提出一种基于小皮变换与中值滤波相结合的方法实现了图象去噪；该方法是根据高斯噪声及脉冲噪声在小波变换下的不同特性，并结合中值滤波的特点，在小波域内对高频子带进行中值滤波，然后选择相应的门限进行降噪处理。
该算法。
作者：杨山专业：模式识别与智能系统分类号：TN911。73;O174导师：韦志辉单位：南京理工大学SAR图像去噪与分割算法的研究该文从理论上具体研究了正确进行SAR图像特征提取和目标识别所必不可少的图像的预处理过程：SNR图像的RCS重构和SAR图像的分割并通进仿真验证了所给算法的有效性。
研究了SNR图像的滤波方法，给出了两种SAR图像RCS重构方法。首先提出了一种基于相关邻域模型的SAR图像RCS重构方法。
其次，利用离散小波变换的稀疏性和减相关性进行SAR图像滤波。最后比较了传统的基于SAR图像统计模型的滤波器和基于小波。
作者：盛国芳专业：电路与系统分类号：TN957导师：焦李成单位：西安电子科技大学小波域统计模型图像去噪研究在各种图像处理中，去噪往往是一种必要的预处理手段。
虽然它是一个很古老的问题，但是在不同阶段采用的方法不同，且取得的效果也有很大的区别。 近年来，小波理论的发展得到了广泛的应用，小波去噪方面的应用研究得到了很好的发展。
同时，统计理论对不可估计的噪声进行建模，描述噪声的统计特性，从而为去噪提供较好的依据。为此基于小波域统计模型的图像去噪研究有了良好的发展。
该文首先对基于小波域的统计模型的一般方法进行了有。 。
作者：门涛专业：电路与系统分类号：TN911。7导师：陈建安单位：西安电子科技大学M带子波变换在信号与图像去噪中的应用研究在信号处理和图像处理领域中，如何有效的却除信号和图像中的噪声是一个非常重要的问题。
该文主要是对M带子波变换在信号与图像去噪方面的应用进行了一些研究，其主要内容是设计了几种以M带子波分解与重构为基础的、结合不同门限设计方法的去噪算法，并对这些算法进行了大量的仿真实验。 这些算法对这噪声背景下得到的信号和图像进行去除噪声的处理，通过这些算法的处理可以得到对信号和图像的良好估计和恢复，达到良好的去噪效果。
作者：吴晓光专业：信息与通信工程分类号：TN911。7导师：梅文博单位：北京理工大学几个用于图像去噪的四阶偏微分方程模型该文在已有的偏微分方程基础上，通过变分法，提出了几改进的用于图象去噪的四阶偏微分方程。
和已有的同类型的模型相比，该文中的模型消去高斯噪声的同时可以保持好边界，还有可以消去椒盐噪声的优势，并且可以消去噪声造成的原本平整区域的不平整的现象。该文的主要内容包括：根据变分法的思想，提出了该文的模型，并且讨论了模型的性质；用Galerkin方法证得我们主要模型的整体解的存在性，并进一步证明解唯一且连续依赖于。
作者：耿修瑞专业：应用数学分类号：O175导师：郭定辉单位：北京航空航天大学基于GHM多小波和贝叶斯估计的图像去噪方法的研究图像噪声平滑是图像分析和计算机视觉中最基本而且又是十分重要的技术，寻找能够兼容去噪和细节保持的图像滤波算法一直是这一领域的热点问题之一。
小波变换为图像信号的提供了一种多分辨率（多尺度）的表示方法，指出了一般单小波变换所存在的不能同时具有正交性、对称性、紧支性的问题，采用GHM多小波理论对图像信号和噪声进行了统计特性分析和建模，确立了图像信号和噪声的性态，为去噪算法的研究提供了理论依据。 提出了一种基。
作者：丛才巍专业：通信与信息系统分类号：TN911导师：赵继印单位：吉林大学基于小波变换的维纳滤波器图像去噪方法的研究图像去噪是一项应用广泛的图像处理技术，其目的是提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。
寻找兼容去噪和保护图像细节的图像滤波算法一直是图像预处理领域的热点问题之一。 传统的单一小波阈值去噪方法的硬阈值、软阈值法难以同时保证去噪图像的偏差（Bias）和均方差（Variance），单一的维纳滤波方法对图像也难以达到最佳效果。
针对上述局限性，该文针对噪声在小波域上的统计。
5.MATLAB图像滤波去噪分析及其应用
第11章 特殊滤波器设计与MATLAB实现
11.1 Lee滤波
11.1.1 算法原理
11.1.2 算法仿真与MATLAB实现
11.2 Gabor滤波
11.2.1 算法原理
11.2.2 算法仿真与MATLAB实现
11.3 Wiener滤波
11.3.1 算法原理
11.3.2 算法仿真与MATLAB实现
11.4 Kuwahara滤波
11.4.1 算法原理
11.4.2 算法仿真与MATLAB实现
11.5 Beltrami流滤波
11.5.1 算法原理
11.5.2 算法仿真与MATLAB实现
11.6 Lucy-Richardson滤波
11.6.1 算法原理
11.6.2 算法仿真与MATLAB实现
11.7 Non-Local Means滤波
11.7.1 算法原理
11.7.2 算法仿真与MATLAB实现
北航的书，《MATLAB图像滤波去噪》，余胜威著
6.以MATLAB软件的图形用户界面（GUI）开发环境和图像处理工具箱
图像读取：
global I
% dialog for opening files
[imagefile , pathname]= uigetfile('*.tif');
if imagefile ~= 0
filename=[pathname imagefile];
[X,map]=imread(filename);
I=X;
show_Callback(hObject, eventdata, handles)
set(handles.save,'enable','on')
end;
图像保存：
global I
[imagefile , pathname, filterindex]= uiputfile({'*.tif','tif';'*.*','All Files'},'Image Save As');
if (imagefile ~= 0 & filterindex==1)
filename=[pathname imagefile '.tif'];
imwrite(I,filename);
else (imagefile ~= 0)
filename=[pathname imagefile];
imwrite(I,filename);
end;
频域增强:
global I
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
%gei tuxiang tianjia yanjiao zaosheng
subplot(121),imshow(J)
title('han you zaosheng de yuan tuxiang')
J=double(J);
f=fft2(J);
g=fftshift(f);
[M,N]=size(f);
n=3;d0=20;
n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));
g(i,j)=h*g(i,j);
end
end
g=ifftshift(g);
g=uint8(real(ifft2(g)));
subplot(122),imshow(g)
title('san jie Butterworth lvbo tuxiang')
FFT变换：
% 读入原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(I)
title('yuan tu');
% 求离散傅立叶频谱
J=fftshift(fft2(I));
subplot(1,2,2);
imshow(log(abs(J)),[8,10])
title('fft');
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