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1.
本文在研究二阶各向异性扩散方程与四阶各向异性扩散方程的基础上,提出了二者结合的组合扩散算子,同时提出了新的扩散系数.实验表明,新方法对高斯噪声比原有的两种方法有更好的去噪效果,不但能够有效地提高峰值信噪比,而且也消除了四阶方程中所出现的"孤立点". 相似文献
2.
3.
在数字图像中去除雨滴的干扰,对恢复图像质量有较大应用意义.随着深度学习图像去噪技术的发展,针对目前大多数去雨滴的方法恢复质量低、计算量大等问题,提出了一种基于自注意力机制的轻型图像去雨滴算法.该算法建立了一个轻量级的级联稠密残差网络(cascaded dense residual network),用于恢复被雨滴覆盖的... 相似文献
4.
5.
使用稀疏表示的方法对图像去噪。对于稀疏表示最关键的是稀疏表示系数和自适应字典的确定,如何同时找到这两个最优的参数是研究的主要问题。通过模拟退火算法得到最优的自适应字典与相对应的稀疏系数。用求得的字典和稀疏系数进行逆运算得到去噪后的图像,完成图像去噪。与广泛使用的K-SVD算法对比,所提算法的峰值信噪比提高6.9%,在时间复杂度上改善了13.7%。 相似文献
6.
7.
8.
为了更好地保留图像的高频细节信息,有效地避免图像重构中出现边缘扭曲现象.提出一种基于USFFT Curvelet变换的图像去噪算法.该方法首先对噪声图像进行USFFT Curvelet变换,在变换域计算噪声图像具有的全局阈值,然后采用窗口技术自适应地估计每个处理像素的萎缩因子,通过USFFT Curvelet反变换得到... 相似文献
9.
提出了一种具有自适应阚值的图像去噪算法.首先,阚值函数具有连续性,高阶可导性,充分体现了小波分解后系数的能量分布,且函数表达式简单易于计算,适合各种数学处理.其次,阈值的选取考虑了分解过程中小波系数的相关性和过程性等因素,减小了对噪声的误判率,具有更强的实用性.仿真实验结果表明,新算法不仅比传统算法运算量小,而且取得了更高的峰值信噪比(PSNR)和更小的均方误差(MSE),更加有效地去除了图像的噪声. 相似文献
10.
本文针对SAR图像相干斑噪声提出一种基于卷积神经网络的SAR图像去噪新方法。把带噪SAR图像输入到本文设计的网络中,利用网络的卷积层提取SAR图像的深层特征,池化层进一步处理以使深层特征降维,再通过反卷积层得到与输入图像尺寸大小一样的结果,并将其与原无噪图像对比,以两者的误差作为神经网络优化器的输入,驱动网络更新各层参数使误差函数最小。为了缩短网络训练收敛的时间,引入ReLU激活函数和批归一化处理,经过少次训练后,网络输出的结果就能接近原始SAR图像。实测数据试验结果表明,与传统SAR-BM3D和SAR-NL去噪方法相比,新方法去噪能力更强,图像视觉效果更好。 相似文献