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传统的Canny边缘检测算法采用的是高斯平滑,用来去除图像中的计算噪声,这种去噪方法虽然对抑制高斯噪声效果较好,但对脉冲噪声等的去除并不理想。针对这一问题,提出了用小波变换与中值滤波相结合的方法取代了传统的高斯滤波法,并对平滑后的图像作图像增强。实验表明,该方法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。 相似文献
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为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。 相似文献
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A Riemannian Framework for Tensor Computing 总被引:22,自引:0,他引:22
Xavier Pennec Pierre Fillard Nicholas Ayache 《International Journal of Computer Vision》2006,66(1):41-66
Tensors are nowadays a common source of geometric information. In this paper, we propose to endow the tensor space with an
affine-invariant Riemannian metric. We demonstrate that it leads to strong theoretical properties: the cone of positive definite
symmetric matrices is replaced by a regular and complete manifold without boundaries (null eigenvalues are at the infinity),
the geodesic between two tensors and the mean of a set of tensors are uniquely defined, etc.
We have previously shown that the Riemannian metric provides a powerful framework for generalizing statistics to manifolds.
In this paper, we show that it is also possible to generalize to tensor fields many important geometric data processing algorithms
such as interpolation, filtering, diffusion and restoration of missing data. For instance, most interpolation and Gaussian
filtering schemes can be tackled efficiently through a weighted mean computation. Linear and anisotropic diffusion schemes
can be adapted to our Riemannian framework, through partial differential evolution equations, provided that the metric of
the tensor space is taken into account. For that purpose, we provide intrinsic numerical schemes to compute the gradient and
Laplace-Beltrami operators. Finally, to enforce the fidelity to the data (either sparsely distributed tensors or complete
tensors fields) we propose least-squares criteria based on our invariant Riemannian distance which are particularly simple
and efficient to solve. 相似文献
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张鲁丹 《计算技术与自动化》2016,(2):66-70
根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。 相似文献
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Kamel BaddariJalal Ferahtia Tahar Aïfa Noureddine Djarfour 《Computers & Geosciences》2011,37(4):456-463
Noise attenuation is a major seismic data processing concern. In seismic data, noise can appear as random, coherent and/or impulsive. Recently, many different techniques, ranging from relatively simple processes to extremely complex ones, have been used for noise attenuation. Image filtering techniques are relatively new methods in seismic exploration. We introduced the anisotropic non-linear diffusion filter which is an effective way to de-noise images. Since a seismic section can be considered as an image of a two-variable function, we implemented the anisotropic non-linear diffusion filter to reduce both random and Gaussian noises. This filter is shown to be effective in removing noise while preserving edges and hence reducing resolution loss in seismic data. The anisotropic non-linear diffusion filter, with Tukey's function to guide the diffusivity, was applied to synthetic and real seismic data. The results show a signal-to-noise ratio increase with reflector continuity in addition to better recovery of reflector amplitudes even when dealing with complex subsurface geological structures. 相似文献
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基于中值的自适应均值滤波算法 总被引:8,自引:0,他引:8
中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法. 相似文献
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曾青松 《中国图象图形学报》2014,19(3):414-420
目的提出了黎曼流形上局部结构特征保持的图像集匹配方法。方法该方法使用协方差矩阵建模图像集合,利用对称正定的非奇异协方差矩阵构成黎曼流形上的子空间,将图像集的匹配转化为流形上的点的匹配问题。通过基于协方差矩阵度量学习的核函数将黎曼流形上的协方差矩阵映射到欧几里德空间。不同于其他方法黎曼流形上的鉴别分析方法,考虑到样本分布的局部几何结构,引入了黎曼流形上局部保持的图像集鉴别分析方法,保持样本分布的局部邻域结构的同时提升样本的可分性。结果在基于图像集合的对象识别任务上测试了本文算法,在ETH80和YouTube Celebrities数据库分别进行了对象识别和人脸识别实验,分别达到91.5%和65.31%的识别率。结论实验结果表明,该方法取得了优于其他图像集匹配算法的效果。 相似文献
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针对传统中值滤波算法的优缺点,提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该算法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,再根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重,最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪声,又能较好地保护图像细节,滤波性能比传统中值滤波算法更理想。 相似文献
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首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。 相似文献
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基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。 相似文献
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目的:中国水墨风格模拟是非真实感图像模拟的重要研究课题,现有的模拟算法对于边缘绘制的连贯性不足、颜色汇聚不平滑,导致效果生硬、色彩表现力不强。为此本文提出一种真实图像转换的方法来对图像进行水墨风格化处理。方法:首先利用改进的基于流的高斯差分滤波来生成边缘轮廓;接着运用了各向异性Kuwahara滤波实现了墨色的汇聚以及自然过渡;最后引入Perlin噪声模拟背景宣纸的褶皱感。结果:实验表明,本文方法能够实现真实图像输入到水墨画风格图像输出的转换,处理速度快。结论:本文提出一种真实图像转换的水墨图像风格化处理方法,实验结果表明,该方法可以在不破坏原图像结构的基础上获得很好的水墨模拟效果。 相似文献
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为了提高井下图像采集的质量,针对目前改进中值滤波算法的优缺点,提出了一种新的去除井下图像椒盐噪声的算法。该算法首先判断出图像中的噪声点和非噪声点,然后根据窗口内噪声点的密度大小自适应地确定滤波窗口的大小,并按照一定的规律赋予窗口内像素点不同的权重,最后采用加权中值方法处理图像中的噪声点。计算机模拟实验证明该方法不仅能有效地去除不同密度的椒盐噪声,而且能很好地保持图像的细节,滤波效果比已提出的中值滤波算法更好。 相似文献
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在系统研究可见光和红外图像融合技术的基础上,提出一种图像融合算法用以检测可见光图像中的隐含目标。为了在检测隐含目标的同时平滑图像中目标的边缘信息,采用双边滤波来去除噪声并在此基础上进行图像融合以获取图像完整信息。首先通过对图像添加噪声得到降质退化图像,然后采取双边滤波算法对降质图像进行平滑去噪,此后,再对滤波去噪后图像进行融合。结合双边滤波和图像融合方法,设计四种算法来验证双边滤波和图像融合在多源图像应用中的强大功能。研究测试了算法对可见光图像中因光线原因隐藏的人体目标检测性能。实验结果表明,该方法可以有效提高在背景图像中进行目标检测或识别的概率。 相似文献
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针对SAR图像的斑点噪声,分析斑点噪声的模型,给出一种改进的加权中值滤波和增强Lee滤波相结合的去噪方法流程,并用VC++实现这一方法流程。通过实例验证表明该方法流程能有效去除SAR图像中的斑点噪声和保持图像边缘信息。 相似文献