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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-05-27
  • 語言: Matlab
  • 標簽: PDE??

資源簡介

主要研究基于分數階偏微分方程的醫學圖像增強的算法。主要是在最為經典的Riemman-Liouville (R-L )積分算法基礎上，將該算法中值濾波和分數階積分相結合，利用自適應中值濾波算法中的噪聲判別條件來檢測噪聲點，然后用“噪聲邊緣”判別函數對其中的可疑噪聲點進行二次檢測，并根據圖像的局部統計信息和結構特征構造自適應的分數階階次，最后將檢測出的噪聲點用自適應的分數階積分掩模進行濾波去噪。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

clcclear?all;
N=100;?%最大迭代次數
lambda=5;?%尺度參數
dt=1;?%時間步長
f=imread（‘CT.bmp‘）;
g=double（f）;
figureimshow（f[]）;xlabel（‘原圖像‘）;
f=g+20*randn（size（f））;
figureimshow（f[]）;xlabel（‘含噪圖像‘）;
[nynx]=size（f）;?%按Nenmann邊界條件延拓
ff=zeros（[ny+2nx+2]）;
ff（2:ny+12:nx+1）=f;?%上下延拓
ff（12:nx+1）=f（1:）;
ff（ny+22:nx+1）=f（ny:）;?%左右延拓
ff（:1）=ff（:2）;
ff（:nx+2）=ff（:nx+1）;
mmax=50;
[mn]=size（f）;
a=floor（mmax/2）;
f1=zeros（m+2*an+2*a）;
for?bb=1:a
????f1（bba+1:n+a）=f（mmax-bb:）;
????f1（m+a+bba+1:n+a）=f（m+1-bb:）;
????f1（a+1:n+abb）=f（:mmax-bb）;
????f1（a+1:n+am+a+bb）=f（:n+1-bb）;
end
f1（a+1:m+aa+1:n+a）=f;
f1（1:a1:a）=f（11）;
f1（m+a+1:m+2*an+a+1:n+2*a）=f（mn）;
f1（1:an+a+1:n+2*a）=f（1n）;
f1（m+a+1:m+2*a1:a）=f（m1）;
for?i=a+1:m+a
????for?j=1+a:n+a
????????xx=f1（i-a:i+aj-a:j+a）;
????????xxmean（i-aj-a）=mean（xx（:））;
????????o=（f1（i-a:i+aj-a:j+a）-xxmean（i-aj-a））.^2;
????????oo（i-aj-a）=sum（o（:））;
????end
end
oomax=max（oo（:））;
oomin=min（oo（:））;?
v=（oo-oomin）./（oomax*10）+1;?%自適應階數
uu=ff;
ss2=0;
for?n=1:N

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