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一、获取代码方式
 
获取代码方式1：
 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。
 
获取代码方式2：
 完整代码已上传我的资源：【图像修复】基于matlab GUI自适应空间滤波图像修复【含Matlab源码 840期】
 
备注：
 订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；
 
二、自适应滤波器简介
 
自适应滤波器由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成。 自适应滤波与维纳滤波、卡尔曼滤波最大的区别在于，自适应滤波在输出与滤波系统之间存在有反馈通道，根据某一时刻滤波器的输出与期望信号的误差调整滤波器的系数，从而实现滤波器系数的动态调整，实现最优滤波。
 
1 信号模型
 自适应滤波的目的仍然是从观测信号中提取真实准确的期望信号，因此涉及到的信号有：
 1）期望信号 d(n)
 2）输入信号 x(n)=d(n)+v(n)
 3）输出信号 y(n)
 
2 算法原理
 一个M阶滤波器，系数为w(m)，则输出为：y(n)=Σw(m)x(n-m) m=0…M，写成矩阵形式：y(j)=WT(j)*X(j)，n时刻的输出误差为： e(j)=d(j)-y(j)= d(j)- WT(j)X(j)，
 定义目标函数为 E[e(j)2]，则有：J(j)=E[e(j)2]= E[(d(j)- WT(j)X(j))^2]。
 当上述误差达到最小时，即实现最优滤波，这种目标函数确定的为最小方差自适应滤波。对于目标函数J(j)，需要求得使其取到最小值对应的W，这里使用梯度下降法进行最优化：W(j+1)=W(j)+1/2μ(-▽J(j))
 ▽J(j)=-2E[X(j)( d(j)- WT(j)*X(j))]= -2E[X(j)e(j)]
 W(j+1)=W(j)+μE[X(j)e(j)]
 其中-2X(j)e(j)称为瞬时梯度，因为瞬时梯度是真实梯度的无偏估计，这里可以使用瞬时梯度代替真实梯度。W(j+1)=W(j)+μX(j)e(j)
 由此，可以得到自适应滤波最佳系数的迭代公式。
 
三、部分源代码
 
function varargout = adpmedian_filter(varargin)
% ADPMEDIAN_FILTER M-file for adpmedian_filter.fig
%      ADPMEDIAN_FILTER, by itself, creates a new ADPMEDIAN_FILTER or raises the existing
%      singleton*.
%
%      H = ADPMEDIAN_FILTER returns the handle to a new ADPMEDIAN_FILTER or the handle to
%      the existing singleton*.
%
%      ADPMEDIAN_FILTER('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
%      function named CALLBACK in ADPMEDIAN_FILTER.M with the given input arguments.
%
%      ADPMEDIAN_FILTER('Property','Value',...) creates a new ADPMEDIAN_FILTER or raises the
%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are
%      applied to the GUI before adpmedian_filter_OpeningFunction gets called.  An
%      unrecognized property name or invalid value makes property application
%      stop.  All inputs are passed to adpmedian_filter_OpeningFcn via varargin.
%
%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one
%      instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help adpmedian_filter

% Last Modified by GUIDE v2.5 06-Jul-2009 20:13:38

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                   'gui_OpeningFcn', @adpmedian_filter_OpeningFcn, ...
                   'gui_OutputFcn',  @adpmedian_filter_OutputFcn, ...
                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                   'gui_Callback',   []);
if nargin & isstr(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT


% --- Executes just before adpmedian_filter is made visible.
function adpmedian_filter_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin   command line arguments to adpmedian_filter (see VARARGIN)
img = imread('lena.bmp');
axes(handles.axes1);
imshow(img);
g = imnoise(img,'gaussian',0.01,0.005);
axes(handles.axes2);
imshow(g);
f = adpmedian(g,7);
axes(handles.axes3);
imshow(f);
set(handles.m_edit,'string',0.01);
set(handles.v_edit,'string',0.005);
set(handles.smax_edit,'string',7);
% Choose default command line output for adpmedian_filter
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes adpmedian_filter wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);


% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = adpmedian_filter_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function image_pop_menu_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to image_pop_menu (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc
    set(hObject,'BackgroundColor','white');
else
    set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));
end


% --- Executes on selection change in image_pop_menu.
function image_pop_menu_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to image_pop_menu (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
m = str2num(get(handles.m_edit,'string'));
v = str2num(get(handles.v_edit,'string'));
smax = str2num(get(handles.smax_edit,'string'));
val = get(hObject,'value');
str = get(hObject,'string');
val1 = get(handles.noise_pop_menu,'value');
str1 = get(handles.noise_pop_menu,'string');
switch str{val}
    case 'Lena'
        lena = [];
        lena = imread('lena.bmp');
        img = lena;
    case 'Cameraman'
        cameraman = [];
        cameraman = imread('cameraman.tif');
        img = cameraman;
    case 'Peppers'
        peppers = [];
        peppers = imread('peppers.bmp');
        img = peppers;
    case 'Fingerprint'
        fingerprint = [];
       fingerprint = imread('fingerprint.jpg');
        img = fingerprint;
    case 'Licenceplate'
        licenceplate = [];
        licenceplate = imread('licenceplate.jpg');
        img = licenceplate;
    case 'Haze'
        haze = [];
        haze = imread('haze.jpg');
        img = haze;
   case 'Cloudy'
        cloudy = [];
        cloudy = imread('cloudy.tif');
        img = cloudy;
end
axes(handles.axes1);
imshow(img);
switch str1{val1}
    case '高斯噪声'
        set(handles.m_edit,'enable','on');
        set(handles.v_edit,'enable','on');
        g = imnoise(img,'gaussian',m,v);
    case '椒盐噪声'
        set(handles.m_edit,'enable','on');
        g = imnoise(img,'salt & pepper',m);
        set(handles.v_edit,'enable','off');
    case '乘性噪声'
        set(handles.v_edit,'enable','on');
        g = imnoise(img,'speckle',v);
        set(handles.m_edit,'enable','off');
    case '泊松噪声'
        g = imnoise(img,'poisson');
        set(handles.m_edit,'enable','off');
        set(handles.v_edit,'enable','off');
end
axes(handles.axes2);
imshow(g);
f = adpmedian(g,smax);
axes(handles.axes3);
imshow(f);
% Hints: contents = get(hObject,'String') returns image_pop_menu contents as cell array
%        contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from image_pop_menu


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function noise_pop_menu_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to noise_pop_menu (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc
    set(hObject,'BackgroundColor','white');
else
    set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));
end
 
四、运行结果
 
 
五、matlab版本及参考文献
 
1 matlab版本
 2014a
 
2 参考文献
 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
 [2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
 [3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
 [4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.

 简介
 
　　本篇主要记录下一个图像自适应对比度增强算法实现。参考论文：a_fast_and_adaptive_method_for_image_contrast_enhancement
 
 实现流程
 
　　详细算法原理请参考论文资料。
 
　　1、拿到待处理图像，以每个待处理像素为中心，3x3或者其他大小的windows，计算出对应窗口下最大值、最小值、平均值。
       注意:直接对原图计算最大、最小、平均值，在结果图像中容易出现块状显像。可以通过对原图做高斯模糊之后在计算处理。
      或者对结果值做如下之类权重操作：
             
             
 
     2、根据前面的Imin，Imax，Iave，计算出每个像素的权重强度w
             
 
     3、根据每个像素的权重强度w，计算出Inew和Avenew,再利用这两个参数值，计算出每个像素点对应的参数a
        
 
     4、基于前面计算结果，再通过如下公式得到结果图像。
                   
 
               
 
 效果演示
 
    左边为原始图像，右边为处理后结果对比。
 注：该结果图像，是在原论文基础上做了些变种优化和参数调整后结果。
 
         

 
基于小波变换的图像自适应增强算法
 
基于小波变换的图像自适应增强算法
基本原理
由小波系数相关度计算图像噪声迹象
图像降噪
图像增强
  
实验结果
算法代做
 

 
基于小波变换的图像自适应增强算法
 
使用2维离散静态小波，对图像进行3层分解，计算小波尺度的相邻尺度间的相关性，进行自适应增强。
 
基本原理
 
要想在增强小波系数的同时抑制噪声，就必 需有一种方法能先确定哪些系数是由噪声产生该方法不能仅仅是依靠小波系数值大小，例如，它不能盲目地抑制所有小于设定阈值的小波系数，幸运的是，小波系数存在另一个特性可以用来确定噪声，这就是相邻尺度上同一位置上小波系数间的相关系数。事实上，在小波域中由噪声产生的小波高频系数通常与相邻小波层上的小波高频系数相关系数很小，而由细节产生的小波高频系数通常与相邻小波层上的小波高频系数之间的相关系数大。因此小波层之间的相关性可以用来确定哪些系数是由图像中的噪声产生，哪些是由图像中的细节特征产生。Healy利用此方法提出了一种滤噪的方法。
 可以根据各尺度之间高频小波系数之间相关性来判断小波系数是由噪声或细节产生，针对噪声、细节产生的小波高频系数进行不同处理，详细过程见图1，其中N是小波分解的层数，L是图像的列数，M是图像的行数。
 
由小波系数相关度计算图像噪声迹象
 
计算出小波系数与相邻尺度小波系数的相关度，由此构造出该尺度上n的小波相关算子。具体方法就是把尺度n上的小波系数与尺度上(n+1)的对应点的小波系数相乘就得到了尺度n上的小波相关算子，如式（1）。
 
 事实上随着尺度的增加，小波系数值会减小。为了保持图像能量级不变，小波相关算子必须进行正规化，得到正规化小波相关算子：
 
 这个正规化过程保证了正规化小波相关算子Cn’ 和小波系数集Wn在一个能量级上。
 如果图像上任一点的正规化小波算子的绝对值大于该点小波系数的绝对值，就可以认为该点小波系数是由信号产生·反之，如果该点的正规化小波算子的绝对值小于或等于该点的小波系数的绝对值，认为该点小波系数由噪声产生
 
图像降噪
 
如果小波系数是由噪声产生的，则一个“收缩”算子被用到了此小波系数上·
 “收缩”算子如式（5）所示：
 
 
 收缩算子如下图：
 
 
图像增强
 
对于由细节信号产生的小波系数，按图下图中
 的增强函数增强。
 

 增强算子如式（6）所示。
 
 
实验结果
 
 
算法代做
 
Q 927632640