滤波技术
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MATLAB多模态图像去噪系统 - 基于优化BM3D与多种经典滤波算法
本项目利用MATLAB实现高效多模态图像去噪，包含编译优化的BM3D算法及均值滤波、中值滤波、频域滤波等经典方法。提供完整的GUI界面，支持多种图像格式处理，适用于科研与工程应用场景。 -
基于数学形态学的自适应图像去噪系统
该项目旨在利用数学形态学理论解决图像在采集与传输过程中产生的噪声污染问题。系统的核心在于运用形态学开运算和闭运算的组合，对图像进行非线性的平滑处理。为了解决固定结构元素难以适应图像局部特征变化的局限性，项目特别引入了自适应机制。该机制能够根据局部区域的灰度分布特性，自动选择最优的结构元素大小和形状，从而在滤除椒盐噪声、脉冲噪声的同时，有效克服常规滤波算法导致的边缘模糊现象。具体实现方法包括建立多尺度形态学滤波器，通过加权组合不同尺度的滤波结果来平衡去噪力度与细节保留。本方案不仅适用于工业零件的机器视觉检测 -
GPS/惯性导航组合程序仿真系统
本项目基于陈军编写的《GPS惯性导航组合（第2版）》配套程序源代码，构建了一套完整的组合导航算法仿真与验证平台。其核心功能涵盖了捷联惯性导航系统（SINS）的精细化机械编排解算，包括高精度的姿态、速度和位置更新算法。系统实现了完备的惯性传感器误差建模功能，能够模拟陀螺仪和加速度计的常值漂移、随机游走等噪声特性。在多传感器融合方面，项目重点实现了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的GPS/SINS组合导航架构，支持松耦合模式下的状态估计。通过构建详细的导航系误差方程，系统能够实时解算并补偿载体的导航信息。此外，该 -
基于非锐化掩模算法的图像增强系统
该项目实现了图像处理领域最为经典且广泛应用的非锐化掩模(Unsharp Masking, UM)算法。其基本原理是利用图像与其模糊版本之间的差异来提取高频信息。在MATLAB环境下的具体实现流程为：首先，程序读取输入的灰度或彩色图像，并应用高斯低通滤波器对图像进行平滑化处理，以获得图像的背景低频成分；随后，通过将原始图像与对应的模糊图像执行矩阵减法操作，计算得到图像的边缘、纹理及细节特征构成的掩模分量；接着，系统允许用户动态调整增益系数（k值），将该系数与掩模分量相乘后加回到原始图像中。当k值为1时即为标
