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1.
红外图像的自适应混合双边滤波算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对红外图像中的混合噪声,提出了一种自适应混合双边滤波算法。首先对双边滤波原理进行了分析,提出不能滤除强高斯噪声和脉冲噪声是由于双边滤波引入灰度域权值而带来的固有不足,因此根据双边滤波算法的特点设置了一种像素间的相似度,并以该相似度为基础将双边滤波不能滤除的强噪声点进行了标记,仅对红外图像中标记出的强噪声点进行中值滤波以减少图像模糊,对普通噪声点采用灰度方差自适应双边滤波以保留更多边缘特征。自适应混合双边滤波能够有效滤除红外图像中的高斯噪声、脉冲噪声以及由其组成的混合噪声,同时在滤波过程中并不降低双边滤波保留红外图像边缘特征的性能。仿真实验结果表明,与传统双边滤波、改进的双边滤波以及各项异性扩散-中值滤波算法相比,该算法无论是滤除红外图像的混合噪声还是保留边缘特征都较为优越。  相似文献
2.
钱晓亮  郭雷  韩军伟  程塨  姚西文 《电子学报》2013,41(6):1159-1165
 针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它们的权重,实现对图像的加权稀疏编码而不是直接对原始图像进行处理.最后,为了处理多维的稀疏编码信号,本文利用信息论的思想对最新发表的图像签名算法进行了多通道改进,以香农自信息的形式输出图像的显著性检测结果.在公开的人眼跟踪数据库上同9种流行算法的实验对比和对算法复杂度的分析证明了本文算法的有效性和快速性.  相似文献
3.
针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观测图像的内容来训练长期和短期稀疏词典并对图像进行稀疏编码,将得到的稀疏编码作为长期和短期特征。其次,针对现有算法只能在整幅图像上或是在一个固定大小的局部邻域内进行统计的缺陷,该文提出一种基于信息熵的特征概率分布估计方法,该方法可以根据当前观测图像的具体情况自适应地选择一个最佳的区域大小来计算长期和短期特征出现的概率。最后,利用香农自信息来输出图像的显著性检测结果。同8种流行算法在公开的人眼跟踪测试库上进行的主观和定量的实验对比证明了该文算法的有效性。  相似文献
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