共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
为避免小波去噪时阈值的缺陷和非局部均值滤波去噪时计算的复杂性和更有效地去除红外图像中的噪声,提出了一种采用非局部均值滤波的小波图像去噪方法.对含噪图像进行多层小波分解,采用新的贝叶斯估计阈值对高频系数进行阈值化处理,以消除高频噪声;在部分低层子带上进行非局部均值处理以进一步消除噪声.实验结果表明,与通常的小波阈值去噪和非局部均值去噪相比,该方法能很好地去除红外图像中的噪声,获得更高的信噪比(Signal To Noise Ratio,SNR)和更小的均方误差(MeanSquared Error,MSE),而且该方法计算相对简单,能达到很好的视觉效果. 相似文献
2.
3.
结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF)。该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法 2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真。测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法。 相似文献
4.
提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。 相似文献
5.
6.
7.
为了在滤波的同时较好地保留边缘细节,提出一种基于像素点分类的激光主动成像混合滤波方法,将像素点根据其轮廓曲率进行分类,使用Lee滤波去除散斑噪声,使用模糊加权均值滤波器滤除其余混合噪声。定义一种轮廓点筛选方法,从含噪图像中提取候选轮廓点。将轮廓细化,剔除噪声引起的伪轮廓和强度较小的轮廓后,计算轮廓曲率,并根据轮廓曲率将图像上的像素点分为强信息点、弱信息点和无信息点。对于属于不同类的像素点,使用不同滤波参数的Lee和模糊加权均值滤波器进行滤波,使算法具备像素级的自适应性。实验结果表明,所提算法比Lee、Kuan和小波软阈值滤波有更好的去噪能力和轮廓细节保留能力。 相似文献
8.
针对激光主动成像图像的特点,并考虑到实时性的要求,提出了一种基于中值滤波与提升小波变换级联的图像降噪方法。首先在空域中对图像进行快速中值滤波,然后对含噪图像进行提升小波分解,最后在小波域内对高频子带进行阈值降噪处理。采用信噪比(SNR)、运行时间T和图像灰度曲面图作为图像降噪效果的评估,将该算法与传统小波降噪、传统小波与中值滤波结合降噪等进行对比实验。实验结果表明,该算法能有效滤除激光图像中的噪声,提高图像的信噪比,且运算速度更快,同时满足了工程应用中对降噪效果和实时性的要求。 相似文献
9.
针对激光主动成像图像特点及实际应用需要,提出了一种基于同态滤波与双数复值小波变换级联的图像降噪算法。首先通过同态滤波将乘性散斑噪声变换为加性噪声;然后用基于改进Q-shift滤波器的双树复值小波对含噪图像进行分解,通过Bayes自适应阈值法修正小波系数;最后再进行相应的逆变换得到去噪图像。该算法具有近似平移不变性、多方向选择性及精确重构性,采用信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)和运行时间作为算法去噪性能的评价标准进行实验。实验结果表明该算法能够有效抑制图像中的散斑噪声,计算效率高,且很好地保护了图像细节。 相似文献
10.
11.
12.
为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。 相似文献
13.
14.
采用超精密激光辅助的运动训练图像去噪处理模型,去除运动训练图像中的噪声,获取高精度的运动训练图像,为运动训练分析提供可靠的分析依据。通过超精密激光仪采集运动训练图像,采用小波变换对采集的含噪运动训练图像进行中值滤波预处理,对图像进行三层小波分解,对分解后所获得细节子图像进行均值滤波,去除滤波噪声,储存高频信息,完成运动训练图像去噪处理。并通过自适应伪加权中值滤波与伪加权均值滤波相结合的混合滤波模型,进一步对小波去噪后的运动训练图像进行混合滤波处理,同时对处理后的图像进行灰度修正。实验结果说明,该模型对不同类型运动训练图像去噪处理效果好,能更好地去除散斑噪声和高斯噪声的干扰,较好地保存运动训练图像边缘等细节且清晰度高。 相似文献
15.
太赫兹辐射能够穿透大多数对可见光和近红外光不透明的物质。提高成像质量是成像系统的关键,尤其对探测器性能较低的面阵成像更为重要。通过数字图像处理方法改善成像质量是一条重要的解决途径。应用非局部均值(NLM)分别对真实的透射扫描、反射扫描和透射面阵、反射面阵的太赫兹图像进行了去噪处理,选取不同的控制参数进行了对比分析,同时对比了均值滤波处理结果。实验结果表明:非局部均值能够较好地去除连续太赫兹图像噪声、提高成像质量,对噪声严重的面阵成像去噪效果最明显。非局部均值去噪并保持边缘能力明显好于均值滤波。 相似文献
16.
利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee 滤波的特点, 提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪, 得到预去噪图像; 再在空间域上利用自适应Wiener 滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配, 对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究, 对其噪声方差估计做了改进, 提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明, 与单独的在小波域或空域去噪相比, 该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。 相似文献
17.
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
18.
19.
一种基于数学形态学与小波域增强的滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效滤除图像高斯噪声,将数学形态学与小波域增强相结合,提出了一种高斯噪声新型滤波算法.该算法首先将噪声图像进行二维小波分解,得到低频和高频子图像;然后保留低频子图像不变,对各高频子图像根据其噪声分布特点分别设计出多角度、多结构逐级形态学滤波器进行滤波处理,并进行小波分解系数重构;最后对经过形态学滤波后的图像进行2层小波分解,通过设计出一种新型小波增强函数对不同幅值的小波系数进行不同程度的收缩处理,在此基础上进行分解系数重构.将自适应中值滤波与数学形态学滤波与本文算法进行比较,实验证明本文滤波算法其去噪效果优于前两种算法. 相似文献
20.
为抑制合成孔径雷达(SAR)图像成像过程中形成的相干斑噪声,提出了一种基于低秩分解和改进的非局部平均的SAR图像相干斑去噪方法。首先将SAR图像进行对数处理,将乘性噪声转换为加性噪声;然后利用低秩稀疏分解将对数图像分解成低秩图像部分和稀疏图像部分;接着对含噪严重的稀疏图像部分分析其结构张量,生成非局部平均滤波所需的衰减因子,进行改进的非局部平均滤波去噪;最后再做图像合成,经指数变换得到去噪后的SAR图像。实验结果表明,该方法经视觉评价、边缘保持指数(EPI)和等效视数(ENL)等方面评测,具有较好的抑制噪声和保持边缘及纹理细节的能力。 相似文献