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灰度图像消噪方法一般是借助于图像的平滑处理技术如均值、中值消噪、数学形态学消噪.这些常规消噪方法都是在空间域对像素的邻域进行某种平滑或积分处理,反映到频域就是在图象的高频区域进行分量抑制或衰减,从而不可避免地导致图像轮廓或边缘区域变得模糊.基于比特平面分解的图像消噪方法,是依据分解所得的各比特平面对原图像边缘信息的贡献,并不对高位的比特平面进行平滑消噪,使得消噪后图像的轮廓或边缘的清晰度较常规平滑消噪有所改善. 相似文献
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目的基本分形图像编码非常耗时,基于子块特征的方法在加快编码速度方面非常有效,提出了一个新的子块特征函数,加快编码速度,改善编码性能。方法首先证明了一个定理,它统一了多个文献提出的理论方法,可以对子块任意定义特征。定理阐述了特征轨迹的长度、分布与编码性能的关系,比较了多个文献算法的优劣,并在定理的基础上定义了一个新的特征。结果实验结果表明,提出的算法在编码性能上较主对角和算法和叉迹算法有一定程度的提高,在PSNR相同情况下该算法具有较短的编码时间,在编码时间相同情况下该算法具有较高的PSNR;在相同的搜索半径内,该算法可找到更多的最佳匹配块;基于子块特征的近邻只是匹配误差极小的必要而非充分条件,当搜索10%的码本容量时,该算法只有约25%的R块找到了其最佳匹配块,当搜索到一半码本容量时,这样的R块数量达到了约80%。结论提出的新子块特征算法较主对角和算法和叉迹算法改善了编码性能,提高了图像质量。 相似文献
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传统的分形图像编码时间过长,限制了它的应用。为了加快编码速度,提出基于半叉迹特征的快速分形编码算法,该算法主要包括:定义子块半叉迹特征,导出子块的均方根误差与子块半叉迹特征之间的关系。实验结果表明:该算法较基本分析编码算法,在解码图像PSNR平均提高约0.63 dB的情况下,平均加快编码速度55倍;较文献[10]提出的主对角和算法和文献[11]提出的叉迹算法,在编码时间不变的情况下,改善了编码性能,提高了解码图像质量;基于子块特征的快速编码算法,其编码性能与图像的复杂程度有关,细节信息越丰富的图像,编码性能越差。 相似文献
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