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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 764 毫秒
1.
为提高强噪声环境下的图像质量,提出一种图像增强新算法.该算法首先对含噪图像进行多尺度小波分解,得到不同尺度、不同方向下的频域信息,然后利用图像中噪声与边缘在不同频带上的分布规律和衰减特性,通过灰色理论中的灰色关联度来区分噪声与边缘,从而在噪声抑制和边缘增强两个方面提高图像的质量.实验结果初步显示,与传统的空域滤波方法和相对较新的小波自适应阈值去噪、Contourlet域自适应阈值去噪等方法相比较,新算法所得图像的视觉效果得到了改善,峰值信噪比最优,可用于强噪声环境下的图像增强预处理.  相似文献   

2.
为有效地去除图像噪声,提出了采用2幅或者多幅输入图像的去噪算法.该算法通过对2幅或者多幅被不同等级的噪声所污染的图像进行正交小波变换,对变换后的系数进行加权运算,然后采用自适应于尺度和小波子带大小的自适应阈值方法进行去噪,以突出图像的特征,并减少噪声的影响.试验结果表明,与其他几种去噪方法相比,本算法具有良好的视觉效果,并且峰值信噪比也有较大幅度的提高.  相似文献   

3.
数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。  相似文献   

4.
基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.  相似文献   

5.
鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.  相似文献   

6.
主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。  相似文献   

7.
利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6.5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。  相似文献   

8.
声呐图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘.对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳.正交有限Ridgelet (FRIT)变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号新方法.针对水下声呐图像特点及噪声分布情况,提出单尺度自适应去噪处理算法,既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象,又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点,同时提高了图像信噪比.与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较,此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果.  相似文献   

9.
基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理   总被引:5,自引:0,他引:5  
尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨.结果表明,小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息,处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波.  相似文献   

10.
为了解决传统图像去噪算法仅对平稳噪声或缓慢变化噪声有效,且存在残留图像噪声较大的问题。研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及图像和噪声小波模极大值随尺度的变化大小不同,运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小,完成了多尺度图像去噪。实验结果表明:对峰值信噪比较低的图像去噪,本方法去噪后峰值信噪比比传统的方法高,并且保留较多的图像细节。该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。  相似文献   

11.
图像形成与传输过程中,常受到复杂混合噪声的干扰.本文结合二维分数阶小波变换与中值滤波,提出一种新的混合未知图像噪声滤除方法.该方法先通过噪声检测将脉冲噪声标识出来,并利用中值滤波方法滤除,然后计算剩余噪声,进一步得到二维分数阶小波变换的最优阶次,在二维分数阶小波时频域,将剩余的高斯白噪声用阈值去噪方法滤除.经实验证明,该方法在有效去除混合噪声时具有优势.  相似文献   

12.
采用了Hilbert-Huang变换(HHT)的方法对去除涡街计脉动流噪声进行了研究。首先运用EMD尺度滤波方式对涡街计脉动流噪声进行滤波去噪。然后,将EMD尺度滤波结果和小波阈值运用于涡街计脉动流噪声去除的结果进行了对比,离线仿真结果表明,EMD尺度滤波去噪和小波阈值去噪都能达到较好的效果,但是前者更加简便,完全是自适应的,这也为涡街信号处理提供了一种新的滤波去噪的有效方法。  相似文献   

13.
为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.  相似文献   

14.
彩色图像多签名水印算法的研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种新的彩色图像多水印算法。算法先将不同强度的签名水印扩频到彩色图像不同色块的小波域,然后进行逆小波变换生成水印图像。多个有意义的签名水印能提供更可靠的版权识别,而且多水印相互配合使水印图像同时具有很好的透明性和鲁棒性。大量实验结果表明:该算法对常见的图像处理方法和压缩具有很强的鲁棒性,并且当彩色水印图像转化为灰度图像后仍能从中提取出水印。  相似文献   

15.
图像采集过程中不可避免地会受到随机噪声干扰,在对图像进行特征值提取前,需对其进行预处理。根据织物疵点图像随机噪声的类型,提出了一种基于中值滤波与小波变换相结合的织物疵点图像预处理方法。深入研究了小波基的选择、分解层数的确定及小波阈值选取准则,并选用拉普拉斯算子对去噪图像进行锐化,最后利用LabVIEW平台对掉扣图像进行预处理实验。此方法结合了中值滤波去噪与小波去噪的优点,取得了较好的效果。  相似文献   

16.
针对图像边缘增强和滤噪的矛盾,提出了符合视觉特性的基于小波域的图像增强算法.将图像的小波变换结果看成一幅图像,则在空域中的阶跃边,在小波域的高频通道中表现为屋脊边,而空域中的屋脊边,在小波域高频通道中表现为成奇对称的屋脊边缘对.在高频通道中,用高斯函数或升余弦函数拟合屋脊边,用正弦函数拟合屋脊边对.通过修改拟合函数的参数来改变其形状,从而使反变换回来的图像的边缘斜率提高,进而达到图像增强的目的.由于在对屋脊边的识别中采用了方向信息测度,使算法能很好地处理边缘增强和滤噪的矛盾.分别对测试图像和实际图像进行处理,并与传统的高通滤波方法进行了对比,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的视觉效果.  相似文献   

17.
针对传统的块匹配去噪方法只能处理二维图像的缺点,提出一种基于三维剪切波变换和改进的三维块匹配过滤(block-matching and 4D filtering, BM4D)算法的图像去噪方法。利用三维剪切波变换得到变换域系数,通过硬阈值和维纳滤波,在变换域中实现联合过滤。经过多尺度分解和方向剖分两个滤波阶段,确保三维剪切波变换是局部的;进行硬阈值和维纳滤波,分别包括分组、协同过滤和聚合3个步骤,利用堆积成四维组的体素立方体,在该组的四维变换同时利用每个立方体中体素之间存在的局部相关性和不同立方体中相应体素之间的非局部相关性。通过三维剪切波逆变换,得到每个分组立方体的估计值,在它们的原始位置进行自适应聚合。以峰值信噪比和结构相似度作为评价标准,试验结果表明:该方法不仅能够有效去除高噪声环境下的图像噪声,而且还能够有效地改善图像的视觉效果,具有较高的准确性。  相似文献   

18.
为准确识别声发射信号模式,必须剔除声发射信号中的噪声,传统滤波去噪方法效果并不理想,小波阈值去噪方法显示了独特的优势。针对小波阈值去噪方法中阈值设置风险问题,利用K-均值聚类方法对小渡分解后的高频系数进行分类,确定去除噪声对应小波系数的阈值,然后进行小波系数重构达到去噪目的。采用硬闲值法与软阈值法对声发射信号进行小波阈值去噪,将基于K-均值聚类方法生成的闽值和改进Donoho方法生成的阈值分别作为小波去噪闽值,实验结果表明,在信噪比、均方根误差和平滑度三个指标上,本方法优于改进Donoho方法。  相似文献   

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