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1.
针对核磁共振医学图像含有的混合噪声的特点,提出了一种基于2维经验模式分解(BEMD)和小波阈值去噪的新算法,即将图像分解到固有模态函数(IMF)域.然后采用小波阈值法对各固有模态函数成分进行去噪处理.在分析了小波硬阈值和软阈值去噪的特点之后,对小波阈值进行了改进,克服了传统小波阈值去噪的不足.实验结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断. 相似文献
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图像去噪是图像处理中最基本、最重要的前期工作,本文提出一种基于衰减法的Garrote阈值函数,并将基于该改进阈值函数的小波阈值法用于图像去噪过程,最后通过MATLAB仿真实验验证了本文所提出算法的有效性.本文在分析小波阈值法对图像去噪效果影响的基础上,针对该去噪算法在去除噪声的同时也损失了一定量的图像细节信息的问题,改进了传统阈值函数未考虑阈值以下的小波系数可能含有图像细节信息而对阈值以下小波系数盲目置零的缺点,对Garrote阈值函数阈值以下的小波系数采取衰减方法,以保留更多的图像细节信息,并加入三个调整因子以提高其性能和灵活度,实验表明本文提出的改进小波阈值去噪算法能够有效地去除噪声,且能够保留大量的图像边缘及细节信息. 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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基于小波变换的图像去噪 总被引:1,自引:1,他引:0
与传统的傅里叶变换去噪相比,小波能去噪同时保留图像细节特征。针对较好的小波去噪,本文研究了小波阈值去噪的阈值函数选取,阈值大小确定和小波去噪方法。 相似文献
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研究了图像去除噪声问题.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,传统的去噪方法难以完成.为了更好的去除图像噪声,保留图像细节信息,提高图像的清晰度,提出了一种改进的正交小波变换阈值去噪算法,先将噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数,然... 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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一种基于小波变换图像去噪的方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。 相似文献