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传统图像增强算法在增强对比度的同时,也很大地提升图像噪声,需要对图像进行降噪处理。小波增强方法兼顾图像信号的空域和频域特性,但没有充分考虑到视觉的非线性特性。针对现有图像增强技术的这一缺陷,在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度的特性,提出了一种基于小波多尺度的图像增强新算法,利用不同尺度上的小波系数间的相关性和小波分析的时频局部化特性来有效区分噪声和图像信息,有效改善了图像增强过程中的噪声放大问题。 相似文献
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一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法 总被引:2,自引:0,他引:2
噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。 相似文献
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基于小波变换的低对比度图像增强方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节... 相似文献
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小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像增强方法,该方法以多小波变换为基础,采用多尺度非线性增强技术进行图像增强.实验证明,增强效果良好. 相似文献
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Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法,Curvelet具有多尺度,多方向的特性,属于高度各向异性的变换。第二代Curvelet变换克服了第一代Curvelet变换的高数据冗余度问题,特别是基于”Wrapping”方式的第二代离散Curvelet算法,不仅运算快速、几何真实,而且快速可逆。因此,将第二代Curvelet变换用于图像增强,并通过自适应地确定Curvelet分解子带的噪声水平,实现了一种自适应图像增强方法。实验结果表明,同基于小波变换的图像增强方法相比,该方法具有明显的优势。 相似文献
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在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类... 相似文献
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文章分析了样条小波在尺度空间中描述图像的特点,针对图像分割中角点提取对图像增强的要求,探讨了样条小波增强技术。算法利用小波域的多尺度点积来设定门限,提高了图像对比度,增强了图像的几何特征。实验结果表明,对图像采用样条小波增强方法,改善了视觉效果,加强了边缘和细节,增加了角点提取的准确性,为进一步图像匹配奠定了良好的基础。 相似文献
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数字全息再现图像散斑噪声消除新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。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
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针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真(扭曲)的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。 相似文献
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通过对图像的小波变换系数进行阈值操作,可有效降低噪声,但还是保留一些噪声。Wiener滤波是一种线性滤波方法,用小波阈值方法结合Wiener滤波,可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小波阈值Wiener滤波方法是一种有效的图像降噪方法,其在图像恢复上和人眼视觉上都优于小波阈值方法。 相似文献
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基于PCA的图像小波去噪方法 总被引:9,自引:0,他引:9
目前使用的各种小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差精确估计的基础上,而对噪声方差的精确估计是很困难的.提出了一种采用主分量分析(PCA)提取小波系数的主要特征,通过对小波域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法.首先利用PCA对小波高频子带进行局部特征提取;然后以主分量对小波系数进行重建的平均能量作为局部噪声能量的估计;将原小波系数的能量减去噪声能量,就得到去噪后的小波系数;最后用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复得到去噪后的图像.本文算法无需对噪声方差进行估计,因而更具实用价值.本文算法与“软阈值”、“硬阈值”去噪方法相比,峰值信噪比(PNNR)提高了2~8dB.实验证实了本文算法良好的去噪性能。 相似文献
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针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同分解尺度选择不同的最佳阈值去噪,克服了统一阈值的不足,增强了算法的自适应性。理论分析和仿真实验结果表明,所提方法兼顾了小波变换和全变分模型的去噪优点,在有效去除噪声的同时更完整地保留了图像的边缘和细节信息,有较高的结构相似度和峰值信噪比。 相似文献
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研究了图像优化识别问题,图像中噪声经常会影响图像的清晰度,造成图像模糊等。为了更好的去除图像中的噪声,特别是去除图像中细节丰富的区域中的噪声,通常传统的去噪方法难以完成。为了更好的去除图像噪声并较好的保留图像细节信息。在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种小波包分析的改进方法。小波包变换是一种时频分析的方法,在分析中高频方面优于小波变换,将其应用于图像中噪声的消除。在Matlab上仿真结果表明,此法同时克服了传统阈值方法的缺点,有效提高了图像去除噪声能力,清晰度更高,为图像优化消噪提供了参考。 相似文献
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在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。 相似文献