中值滤波与均值滤波的去噪性能比较

推导和讨论了中值滤波和均值滤波的去噪性能,分析和实验表明,在更一般的噪声模型下,当噪声污染的概率较小时,中值滤波抑制噪声的能力优于均值滤波,而当噪声污染的概率较大时,均值滤波抑制噪声的能力优于中值滤波。     

图像去噪的组合优化滤波算法

小波变换具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性,小波阈值法能很好的消除高斯白噪声,但对脉冲噪声无法消除。中值滤波对脉冲噪声能很好滤除,并具有良好的边缘保持特性。为了能很好消除图像中的混合噪声,文章提出了基于小波阈值法和门限递归中值滤波组合优化的图像去噪算法,仿真结果表明,该算法在去除图像中的混合噪声时,比其他传统去噪方法具有极大的优越性。     

基于偏微分方程的常用图像去噪方法比较研究

图像去噪在图像处理中极其重要。本文就几种常用的图像去噪方法进行了详细的综述,阐述了各方法的理论原理以及其优缺点,同时也给出了其对同一副测试图像的去噪效果。     

使用中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法

针对超声图像的散斑噪声,提出一种基于多方向中值滤波和改进各向异性扩散的去噪算法.该算法利用多方向中值滤波的良好边缘保持能力,在滤除噪声的同时注重边缘细节的保持.使用归一化局部方差和图像梯度组成的扩散系数,避免了传统各向异性扩散算法中梯度阈值为常数带来的鲁棒性差等问题.通过多组仿真实验,综合滤除散斑噪声能力、保持边缘能力...     

基于改进的医学图像去噪算法的研究

医学图像的噪声及处理是影响医学图像质量的关键,首先对图像噪声的产生及影响进行了分析,提出了采用模拟退火算法去除内部噪声的方法,解决了算法的收敛域问题;同时提出了采用树型结构的HMT模型去除图像外部噪声的方法,达到了噪声抑制的最佳效果.实验结果表明,经过处理的图像的视觉效果明显改善,证明了方法的有效性.     

基于边缘检测的Kinect深度图像去噪算法

Kinect实时提取的深度图像映射得到的彩色图像以及目标背景分离图像边缘存在明显锯齿,且图像噪声大,质量较差。对此提出一种针对Kinect深度图像去噪算法。运用基于Prewitt算子的分块自适应阈值边缘检测算法可得到比较精细的图像边缘;进而根据获取边缘信息对深度图像进行分类,边缘区采用单向多级中值滤波算法进行降噪处理,而非边缘区采用双向多级中值滤波算法进行降噪处理。最终利用Kinect得到边缘清晰,噪声较小的高质量深度图像,实验证明了算法的有效性。     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.     

墙地砖图像的快速中值滤波研究

以墙地砖为研究对象，根据提出的快速中值滤波算法对之进行了去噪处理，实践证明了该算法的正确性与可行性，因此它成为智能墙地砖分栋机软件编程中平滑处理的快速算法，为墙地砖的在线全数监测打下必要的基础。     

三种典型模板匹配算法性能比较

为了在图像识别、配准和拼接等具体问题中能够针对不同条件来合理选取适当的匹配算法,详细介绍三种典型模板匹配算法,即基于索引表的图像匹配算法、基于图像相关性的图像匹配算法和序贯相似性检测算法(Sequential Similarity Detection Algorithm,SSDA),并从实时性、鲁棒性和精确性等角度出发,对其匹配性能进行差异分析。采用分组实验的方法对匹配算法的各项性能指标进行测试和比较,结果表明,三种算法都具有良好的精确性,其中基于索引表的算法和序贯相似性检测算法具有较好的实时性,而基于图像相关性的算法在噪声环境下具有良好的鲁棒性。     

图像的几种小波去噪方法的比较与改进

对Mallat算法强制去噪、小波变换模极大值去噪、非线性小波变换阚值法去噪及基于小波域相关性的去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，给出了两种改进方法，仿真结果表明有效可行．     

相位解缠算法对比研究

相位解缠是InSAR数据处理流程的关键环节,也是InSAR产品的主要误差源之一.使用SARscape软件对比分析不同的解缠算法来寻求适合低相干区的解缠算法,结果表明相较于路径跟踪法和最小二乘法,Delaunay MCF算法在准确性和解缠运行时间上表现更为突出.同时对Delaunay MCF算法进行进一步实验与分析,结果...     

小波域中的广义非局部平均去噪算法

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述．使用广义高斯分布对图像子带小波系数进行建模并估计广义高斯分布模型的参数,根据参数确定了非局部平均权值的广义表达式,在此基础上提出了一种基于广义高斯分布的小波域广义非局部平均去噪算法．仿真结果表明,相比小波域阈值去噪和小波域非局部平均去噪算法,该方法的峰值信噪比平均提高1.5～3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

高维目标进化算法研究进展

主流的多目标进化算法在解决目标数目较少的优化问题时具有较好的性能,但当优化目标数目超过4维,即具有高维目标时,算法的性能很快下降,而且搜索的开销快速增长.高维目标进化算法的研究受到了进化计算与工程优化领域的高度关注.鉴于此,对高维目标优化问题的困难进行了分析,并对高维目标进化算法的研究进展进行了综述,总结了各类算法的特点与缺陷,并指出了未来进一步研究的方向.     

数字保护中两种算法的比较研究

针对信号中非周期分量、频率偏移、分数次谐波和初相角变化对基波分量计算精度的影响,对卡尔曼滤波与全周傅氏算法进行了分析比较。仿真试验中的线路模型采取了依频线路模型,因此更接近实际情况。对各种故障进行大量的仿真试验,得出的结论是卡尔曼滤波在精度和速度上要优于傅氏算法。此结论对工程实际应用具有一定的指导意义。     

两种常用指纹图像细化算法的改进

本文对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,结合这两种算法,提出了一种综合的细化算法。经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求。     

外部承运人可供选择的车辆路径问题的研究

在协同物流的大趋势下,协同运输已成为了一种非常重要的运输方式。协同运输主要包括联盟内个体的自身资源整合以及联盟内各个企业的协同合作。在多个企业进行合作时,为了节约成本,可以有选择地将顾客委托给外部车场进行服务,这就是外部承运人可供选择下的车辆路径问题。目前,该问题的研究比较少.本文对外部承运人可供选择的车辆路径问题进行了分析研究,建立了该问题的数学模型并利用粒子群算法进行了求解。     

导向浮阀与普通F1型浮阀的对比

导向浮阀塔板是化工生产中应用的一种新型塔板 ,通过性能测试和对比分析 ,证明这种塔板操作优于F1型浮阀塔板 .     

具有全局收敛性的彩色图像去噪模型

针对彩色图像去噪问题,提出了一个具有自适应性的去噪迭代模型.该模型继承了全变分泛函(TV)保护彩色图像局部特征的性质,并基于Kacanov方法收敛性的条件的要求改进了全变分泛函,从而用Kacanov方法证明了新模型所给出的耦合偏微分方程组的解序列的全局收敛性.实验结果表明,耦合偏微分方程组较好地处理了去噪过程中不同色彩分量之间的相互影响,有效地抑制了去噪后图像相比于原图的色彩失真问题;并在去噪的同时有效地保护了原彩色图像的主要局部特征.