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1.
通过分析脉冲噪声图像的数值特征,为了快速和准确地滤除图像脉冲噪声并能很好地保持图像的细节,提出了基于改进脉冲噪声检测的灰度图像和彩色图像非线性自适应滤波算法。该算法首先通过改进的噪声检测方法把图像中的噪声点标志在噪声标志矩阵中,然后采用改进中值滤波方法并有限制地自适应调整滤波窗口对灰度图像中的脉冲噪声给予有效滤除。在此基础之上,分别采用该方法对彩色图像的三个RGB子图像进行单独滤波,然后利用通道融合技术得到最终的彩色滤波图像。经过实验仿真并与国内外相关文献提出的算法相比,本方法不仅思想简单、快速、易于实现 相似文献
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基于多尺度形态滤波的分水岭图像分割方法 总被引:20,自引:2,他引:20
采用多尺度形态滤波器对输入噪声图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现了消除噪声、简化图像、保持物体重要轮廓信息的作用.最后,给出一种改进的快速区域合并算法优化分割结果.实验证明,采用文中分割方法可以获得很好的分割结果。 相似文献
3.
文物点云模型的优化配准算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 针对带有噪声的文物点云模型,采用一种由粗到细的方法来实现其断裂面的精确配准。方法 首先采用一种变尺度点云配准算法实现粗配准,即配准测度函数的尺度参数由大到小逐渐变化,可避免算法陷入局部极值,并获得较高精度的初始配准结果。然后采用基于高斯概率模型的改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法进行细配准,可以有效地抑制噪声对配准结果的影响,实现断裂面的快速精确匹配。结果 采用兵马俑文物碎块的配准结果表明,该优化配准算法能够实现文物断裂面的精确配准,而且在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度。结论 因此说,该优化配准算法是一种快速、精确、抗噪性强的文物点云配准方法。 相似文献
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分析了几种高斯白噪声发生器的实现途径,提出了一个基于Box-Muller算法级联中心极限定理实现高精度高斯白噪声发生器的方法,在FPGA中使用HDL语言实现。与现有的实现方法相比,本设计速度更快、占用的资源更少,且易于FPGA实现,可作为一个快速实用的误码率测试平台的一部分。 相似文献
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6.
融合边缘和角点特征的实时车辆检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
采用一种快速角点提取方法来提取角点特征,克服阴影干扰,并与边缘特征融合实现车辆检测.提出一种加入噪声自适应求取边缘二值化阈值的方法,有效抑止不同光照条件、路面强噪声,实现强边缘提取.利用车牌和通风栅格、车辆轮廓特征,解决拥堵检测问题.根据前后帧图像特征预估车速,极大减少了误触发.采用SVM进行有、无车分类.给出夜晚检测方法.实验表明本文算法较好的解决了车辆检测,特别是拥堵时的车辆检测. 相似文献
7.
虚拟海洋场景的实时模拟研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高虚拟海洋场景的实时性和真实感,提出了用多重Perlin噪声的叠加和波浪粒子相结合的方法建立实时海洋动画系统.该系统采用Perlin噪声和投影网格绘制技术模拟海面几何形态;并采用Perlin噪声和波浪粒子来跟踪水波的运动,从而快速、简便地实现了水上物体运动产生的水波特效;在光影效果上加入纹理技术建立光照模型,生成了复杂的、真实感强的海洋场景.仿真实验结果表明,该方法适用于大多数流体的模拟,渲染的海洋场景具有很好的真实感和时效性. 相似文献
8.
一种快速有效的图像脉冲噪声滤除方法 总被引:3,自引:2,他引:3
针对图像数据中脉冲噪声的特点,该文提出了一种快速有效的滤除方法。这种方法通过寻找局部极值快速确定噪声点,并对图像的所有像素做分类标记,处理的过程中只考虑标记为噪声的点,采用邻域内非噪声点的均值作为滤波输出。这样处理不会影响图像中未受噪声污染的像素,而且减少了相应的计算量,经测试,该算法的滤波性能和计算速度明显好于常用的中值滤波方法,可以快速有效地滤除脉冲噪声,具有很好的实用价值。 相似文献
9.
在振动表面结构声辐射原理的基础上,根据振动与噪声的相关性,提出了一种通过振动信号检测设备噪声的具体实现方法。并以涡旋压缩机为对象,利用实验的方式获取了压缩机振动—噪声经验公式,经测点简化后,得到适用于生产现场的快速、准确的压缩机噪声检测方案。 相似文献
10.
采用一种新的基于盲信号分离(BSS)和序列非线性滤波方法实现多极化合成孔径雷达(SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取。SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,但其具体分布形式及参数难以获得。利用基于独立分量分析的盲信号分离方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自动选择相干斑指数最小的分量为图像分量。针对SAR影像水体目标的亮度及形状分布特征,进一步采用序列非线性滤波处理,从分离出的图像分量中提取出水体目标。利用ENVI-SAT ASAR多极化影像进行了实验,结果表明该方法可以快速准确地提取多极化SAR影像中的水体目标。 相似文献