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基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究 总被引:2,自引:1,他引:2
针对实际拍摄的背景复杂、目标对比度和信噪比低的图像,在综合考滤图像去噪平滑效果、图像清晰程度和时间复杂度的基础上,提出一种基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法.首先对含噪图像进行提升小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后采用信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图作为图像去噪效果的评估,将提升小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、小波与中值滤波结合消噪等进行对比实验.实验结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,且时间度较低. 相似文献
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针对某些图像中背景复杂,目标对比度和信噪比低等特点,提出了一种基于邻域阈值分类的小波域去噪和改进的中值滤波相结合的方法对图像的混合噪声进行降噪.仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声.新算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于疑似目标区域提取的空间图像降噪 总被引:1,自引:1,他引:0
对于空间目标图像的降噪预处理,要求能够完整地保留目标的边缘同时保证目标内部灰度分布不变,直接利用传统降噪增强方法难以取得理想效果.针对空间目标可见光图像,分析可能引入的噪声种类及其特性,提出了一种通过提取疑似目标区域达到降噪目的的方法.该方法首先使用SUSAN滤波结合频域分析、背景杂波抑制获得目标区域,然后从原始图像中提取出没有背景噪声的图像,从而实现图像的降噪.为了验证降噪效果,从整体视觉效果、局部星点视觉效果和信噪比三方面,与中值滤波、低通滤波、小波变换方法处理结果进行比较,实验结果显示,该方法在去除背景噪声的同时,能够更好地保留目标的边缘和内部灰度分布. 相似文献
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针对太赫兹图像分辨率差,噪声严重和信噪比低等不足,提出了一种基于自适应流形高维滤波的太赫兹图像降噪算法。算法利用中值滤波滤除太赫兹图像的强噪声点,再利用自适应流形高维滤波去除图像中的大部分噪声,最后通过基于拉普拉斯高斯算子的边缘增强对二次滤波后的结果图像进行图像增强。实验结果表明,该算法对于太赫兹图像有良好的降噪效果,在滤除图像中噪声的同时,图像的边缘和细节部分也得到了较好的保留。 相似文献
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针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对图像在传输过程中易引入噪声、色彩质量下降、中值滤波导致图像细节丢失和均值滤波出现模糊等问题,提出了一种可以应用于CMOS图像传感器的图像画质增强和滤波算法.该算法对插值后的Bayer图像数据进行一维空间的增强和降噪处理,首先将图像从RGB空间转换到YUV空间,在Y通道上用改进的直方图均衡化方法实现图像明暗程度的对比度增强调节,对U、V通道采用分段式线性调节方法实现饱和度调节;然后对Y通道进行自适应降噪,对U、V通道进行加权中值滤波降噪,以满足后续处理对图像质量的要求;最后在Y通道上,采用基于Laplace算子的锐化掩模进行锐化处理,保证图像的细节清晰可见.实验结果表明:从图像视觉效果来看,相比单独使用中值和均值滤波,所提出的自适应滤波得到的效果更好,图像细节保存较好、模糊程度低、图像更为清晰,且色彩质量更高.通过对比峰值信噪比(PSNR),对混合噪声进行处理时,该滤波算法的PSNR优于中值和均值滤波,有效地抑制了噪声.整个算法在一维邻域空间进行,更容易在有限的硬件上实现较好的图像处理结果,满足小面积低功耗的要求. 相似文献
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为消除基于图像处理的刀具磨损检测中的图像噪声,提出了结合非下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform, NSST)和快速非局部均值(Fast Non-local Means, FNLM)滤波的图像去噪方法。首先,利用基于决策的非对称剪切中值(Decision Based Un-symmetric Trimmed Median, DBUTM)方法滤除图像中的椒盐噪声;然后,对图像进行NSST多尺度分解,得到一个低频子带和一系列高频子带;最后,分别使用FNLM滤波和各向异性扩散模型调整低频和高频子带系数,并由调整后的各子带系数重构出噪声滤除后的图像。实验结果表明,与基于小波的阈值收缩方法、基于Contourlet的全变差模型结合各向异性扩散方法、基于NSST和标准非局部均值滤波方法相比,本文方法在主观视觉去噪效果、峰值信噪比、结构相似度以及处理速度等4个方面性能更优。 相似文献
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对含脉冲噪声的图像去噪算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在传统均值滤波和中值滤波的基础上,结合聚类算法理论,采用硬聚类算法和模糊模型两种算法消除图像中的脉冲噪声。与传统的滤波算法和硬聚类模型去噪算法相比,基于模糊模型的去噪算法更好地提高了图像的清晰度和信噪比。 相似文献
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Multiresolution Bilateral Filtering for Image Denoising 总被引:3,自引:0,他引:3
《IEEE transactions on image processing》2008,17(12):2324-2333
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为了有效滤除图像中大量存在的脉冲噪声,提出了一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波方法。首先在对Shearlet变换进行深入分析的基础上,给出了Shearlet分解和重构基本步骤;然后实现对含噪图像进行多尺度Shearlet变换,对获得多个尺度下的分解系数采用从噪声检测、噪声滤波等环节改进的自适应中值滤波算法(IAMF)进行噪声抑制;最后实现滤波后分解系数重构。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)以及Shearlet变换域阈值法进行比较,实验结果表明,该滤波算法滤波性能较好。 相似文献
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由于受到成像方法等因素的影响,数字图像的边缘、细节等特征常常淹没于噪声信号中,给后续的图像特征提取、图像匹配等图像处理带来很大困难。因此,对图像进行去噪具有十分重要的意义,图像去噪也成为数字图像预处理中的关键步骤。首先介绍了中值滤波、维纳滤波、小波滤波的原理,针对中值滤波在图像去噪中存在的不足,提出新的数字图像去噪方——基于8方向的数字图像去噪方法,并通过实验仿真验证了其有效性。 相似文献