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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
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   

2.
在非局部均值滤波的基础上,为了更有效地去除图像噪声,提出一种基于小波包变换的非局部均值去噪算法。首先对图像进行小波包变换,通过小波域系数估计图像的高斯噪声参数,然后计算经小波包分解后高频子带内小波系数的相似度,并以此作为权值来对小波系数进行调整,最后通过小波包逆变换对图像进行重建。实验结果表明与传统的非局部均值去噪算法相比较,该算法能在去噪的同时有效地保持图像的边缘细节等信息,取得更好的去噪效果。  相似文献   

3.
根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法.该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不同的阈值方法进行去噪.实验表明,方法能较好地去除图像噪声和保留图像边缘细节信息,在提高去噪图像信噪比值和改善视觉效果方面都表现出了良好的性能.  相似文献   

4.
一种基于边缘检测的图像去噪优化方法   总被引:4,自引:2,他引:2  
黄剑玲  郑雪梅 《计算机仿真》2009,26(11):260-263
为了消除或衰减存在于图像上的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出基于边缘检测的图像去噪算法.先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图像的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像.实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,上述算法不但能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比.  相似文献   

5.
传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.  相似文献   

6.
根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的分布不同,结合模糊理论和小波包分解,提出一种消除图像噪声的算法——模糊小波包去噪算法。该算法对小波包解后的高频系数,不同方向的系数采用不同的滤波方法。实验证明,与软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法相比,该算法能更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。  相似文献   

7.
小波与双边滤波的医学超声图像去噪   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
目的:医学超声图像中的斑点噪声降低了图像质量并且限制了超声图像自动化诊断技术的发展。针对斑点噪声问题,提出了一种新型的基于小波和双边滤波的去噪算法。方法:首先,根据医学超声图像在小波域内的统计特性,在通用小波阈值函数的基础之上,改进了小波阈值函数。其次,将无噪信号的小波系数和斑点噪声的小波系数分别建模为广义拉普拉斯分布模型和高斯分布模型,利用贝叶斯最大后验估计方法得到了新型的小波收缩算法,利用小波阈值法对小波域内的高频信号分量进行去噪。最后,对小波域内的低频信号分量进行双边滤波处理,然后利用小波逆变换便得到去噪后的图像。结果:在仿真实验中,通过与其它7种去噪算法作对比,观察峰值信噪比(PSNR)等图像质量评价指标,结果表明本文算法的去噪效果优于其他相关算法。临床超声图像的实验结果进一步验证了本文算法的去噪性能。结论:本文提出了一种新型的去噪算法,实验表明本文算法能够很好地抑制斑点噪声,并且能保留图像病灶边缘等细节。  相似文献   

8.
基于小波变换的图像去噪优化算法   总被引:4,自引:2,他引:4  
提出了一种基于小波变换的图像去噪优化算法。先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再利用广义交叉确认原理求出的阈值对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像。该算法能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,提高了信噪比。  相似文献   

9.
曹雪  余立功  杨静宇 《计算机应用》2011,31(8):2126-2129
针对正面光照人脸识别的难点,提出了一种应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别算法。利用对图像的高频小波系数进行处理并运用去噪模型,提取光照人脸图像中的光照不变量,同时增强图像边缘特征,这有利于提取的光照不变量保持更多的人脸识别信息。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以显著提高光照人脸图像的识别率。  相似文献   

10.
针对遥感图像噪声含量大、边缘细节丰富等特点,提出了一种基于形态学和小波分析相结合的遥感图像边缘检测方法,即利用小波变换将遥感图像分解为低频和高频两部分分别进行处理,低频采用形态学锐化算法改善低频边缘清晰度后构造全方位多结构元素进行形态学边缘检测,高频引入小波阈值去噪算法进行预处理后利用小波模极大值进行边缘检测,最后进行边缘图像融合.实验结果表明:该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果好.  相似文献   

11.
根据小波分析多尺度空间的相关性,在模极大值边缘检测的基础上提出一种新的图像边缘检测方法.该方法不需要对图像进行预处理就能较精确的检测出图像的边缘.取相邻尺度的小波系数相乘进行相关计算,在抑制噪声的同时提高边缘的定位精度.方法快捷,算法简便,克服了直接对图像进行模极大值边缘检测造成的误差.实验结果表明,该方法得到了满意的效果.  相似文献   

12.
为了更好地恢复图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像去噪算法。该算法的思想是先构造一个用带有韦伯心理学的范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到还原图像。与传统的直接求泛函最小化的问题有区别,该算法是用变分的思想再结合小波变换进行图像去噪。小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得新算法具有运行时间短、速度快的特点。理论分析和实验仿真表明,该算法能达到比单一方法更好的恢复效果。  相似文献   

13.
为了在克服振荡现象的同时更多地保留图像细节部分,利用一种新的图像细节表征方法Contourlet变换,在Contourlet框架下嵌入全变差,提出了一种新的非线性无约束最优化图像去噪方法。由于Contourlet变换具有多分辨率分析和多方向的特性,使得在Contourlets域中建立模型比在小波域中建立模型更有优势。实验证明该方法在抑制噪声的同时不仅能够很好地减少阈值产生的振荡现象,同时也能很好地保持图像的边缘,是一种有效的去噪方法。  相似文献   

14.
蒋伟 《计算机应用》2011,31(3):753-756
将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较好地保留了图像平滑区域中灰度变化不大的纹理细节。实验结果表明:一方面,与现有去噪方法相比,新模型不仅具有较强的抑制噪声能力,而且能较好地保持图像边缘特征,还能保留更多的图像纹理细节信息,优于常用的整数阶偏微分图像去噪方法;另一方面,从峰值信噪比的对比实验可以看出该模型去噪效果优于其他方法,较好地达到了去噪目的,是一种有效、实用的图像去噪模型。  相似文献   

15.
基于P-Laplace算子的小波域图像修补模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文研究如何利用不完整的小波系数来恢复原始图像. Chan, Shen 和 Zhou 已经提出了一种基于整体变分 (total variational, TV) 模型的小波域图像修补算法. TV 模型的主要优点是可以保持图像的边缘, 但该模型在平滑区容易产生阶梯效应, 使图像的修补效果不是很理想. 为了克服这个缺陷, 本文首先从局部坐标角度分析了TV模型与p-Laplace算子的物理意义, 从本质上说明了 p-Laplace 算子的扩散性能优于 TV 模型.然后给出了一种基于 p-Laplace 算子的小波域图像修补模型. 该模型不仅有效降低 TV 模型引入的阶梯效应, 而且能保持图像的边缘, 用较少的运算量得到比 TV 模型更好的修补效果. 实验结果表明, 该模型在运算时间和修补效果上都具有更好的综合性能.  相似文献   

16.
采用TV及纹理合成技术的分层图像修复   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
整体变分(TV)模型在图像修复中能够保持图像的边缘且数值实现方便,但在图像修复中对于人类视觉连通性的处理还有所不足。根据图像遗失或者损坏的不同类型,针对TV、CDD模型在图像修复中存在的问题,提出了一种结合TV、CDD模型及基于块的纹理合成算法的分层图像修复算法。实验结果表明,这种分层修复的方法在图像的结构修复和纹理修复两方面实现了较好的统一,而且在较大区域图像修复上表现出良好的效果。  相似文献   

17.
宫霄霖  毛瑞全 《计算机应用》2010,30(10):2808-2810
图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。  相似文献   

18.
Adaptive total variation denoising based on difference curvature   总被引:3,自引:0,他引:3  
Image denoising methods based on gradient dependent regularizers such as Rudin et al.’s total variation (TV) model often suffer the staircase effect and the loss of fine details. In order to overcome such drawbacks, this paper presents an adaptive total variation method based on a new edge indicator, named difference curvature, which can effectively distinguish between edges and ramps. With adaptive regularization and fidelity terms, the new model has the following properties: at object edges, the regularization term is approximate to the TV norm in order to preserve the edges, and the weight of the fidelity term is large in order to preserve details; in flat and ramp regions, the regularization term is approximate to the L2 norm in order to avoid the staircase effect, and the weight of the fidelity term is small in order to strongly remove the noise. Comparative results on both synthetic and natural images demonstrate that the new method can avoid the staircase effect and better preserve fine details.  相似文献   

19.
张治国  郑茜  兰京川 《计算机科学》2017,44(Z6):164-168
在应用经典小波检测图像边缘时,通常利用离散积分替代连续积分获取小波系数。由于离散积分仅仅是连续积分的近似表达,因此这种方法在获取图像边缘时很难避免数值计算误差,这使得在检测图像细节部分时容易出现定位不准和边缘不清晰等问题。为了避免上述问题,利用插值小波采样理论中像素值即为插值小波系数的特殊性质,将插值共轭滤波器与Mallat塔式分解算法相结合,给出一种新的图像边缘检测算法。将该算法与经典小波算法进行对比实验,结果表明,该方法能够检测出经典小波算法无法检测到的边缘细节,且最终得到的图像边缘清晰完整,从而验证了该算法的有效性。  相似文献   

20.
基于模糊增强的小波多尺度边缘特征提取   总被引:4,自引:3,他引:1  
陈彦燕  王元庆 《计算机测量与控制》2008,16(8):1164-1165,1176
分析了当前Pal. King模糊边缘检测算法缺点,结合其思想提出一种新的较好的改进方法;该算法采用新的隶属函数,能简化运算提高速度;运用最大均方差法能自适应求解分割阈值;利用小波变换良好的局部性能和多尺度分析特性,能较完整地提取边缘信息,并且具有较强的抑制噪声能力;实验证明该方法能准确检测图像中的目标边缘,较好地保持目标边缘的连通性,边缘提取清晰,细节丰富,抗噪性强。  相似文献   

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