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提出了一种分区处理的降噪方法,对图像边缘和非边缘区域分别采用自适应中值滤波和均值滤波的方法进行处理.论及的噪声区分高斯噪声和椒盐噪声两种,对含有混合噪声的图像首先滤除椒盐噪声,然后标定图像的边缘细节,在保留图像细节的前提下充分降低噪声.测试结果表明本算法有效降低噪声,改善了图像视觉效果,提高视频编码中压缩效率. 相似文献
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改进自适应中值滤波的图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
传统自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸固定,并且其最大最小窗口相差较大时,运算时间较长,去噪效果并小一定最佳。本文针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了改进自适应中值滤波算法,首先根据椒盐噪声的分布特点,从单幅含椒盐噪声图像中估算出椒盐噪声的浓度,并分析噪声浓度与自适应中值滤波窗口尺寸之间的关系,建立它们之间的函数关系一其次根据噪声浓度确定自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸,最后对图像进行自适应中值滤波:实验结果表明本文算法运算时间随着噪声浓度的变化而变化,而且从PSNR角度来看本文去噪效果比传统自适应中值滤波效果较好。 相似文献
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针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。 相似文献
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基于小波域的图像噪声类型识别与估计 总被引:17,自引:0,他引:17
提出了一种基于小波域分解的类型识别方法.该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声:高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计.对大量含噪图像的实验结果表明:该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确. 相似文献
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基于主成分分析的图像自适应阈值去噪算法 总被引:1,自引:1,他引:1
主成分分析(PCA)是一种将多个变量通过线性变换选出较少个数重要变量的一种多元统计方法。在图像去噪中,由于图像的局部相似性,提出一种新的有效的去除噪声的算法。通过块匹配法寻找出相似块作为训练样本,利用主成分分析提取信号的主要特征,然后根据统计理论中最小均方误差方法构造线性自适应阈值方程,对含噪图像的每一块进行自适应阈值去噪。实验结果表明,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,并同时能很好的保持边缘等的细节信息。 相似文献
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数字图像在成像和传输过程中可能会夹杂一些噪声,如椒盐噪声和高斯噪声等。这些噪声可能会对图像处理结果产生消极影响,所以在图像处理前要对该图像进行平滑,因此提出了一种基于多幅图像中值的滤波方法。该算法首先对同一场景多次采集图像,然后将这些图像在相同位置上的灰度中值作为图像在该点的灰度值。为了验证算法的有效性进行了多次实验与传统算法比较,结果表明该算法不仅能最大程度地滤除椒盐噪声,并且对高斯噪声也有很好的抑制作用;同时,客观评价标准也证明,该算法明显优于传统方法。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(20)
介绍了图像去噪流程,研究了图像椒盐噪声处理中的两种算法,均值滤波算法和中值滤波算法,详细阐述了两种算法的基本原理和实现方法,在Matlab环境下利用两种算法对图像进行去噪处理,并对去噪结果进行比较、分析,实验结果表明两种算法都能有效滤除图像中的椒盐噪声,中值滤波算法在保护图像细节方面要优于均值滤波算法。 相似文献
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中值滤波作为图像处理中的一种非线性滤波技术,在有效抑制脉冲噪声的同时能很好地保护图像信号的细节信息,尤其是在处理椒盐噪声方面效果较好,得到了广泛的研究和应用。文章通过对中值滤波及其改进方法的研究,比较了不同方法的运算效率及对不同图像的去噪效果,分析中值滤波技术的研究方向。 相似文献
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针对图像中存在的高斯噪声、椒盐噪声和二者混合噪声,提出了一种基于小波变换的图像去噪方法。为进一步提高图像去噪质量,采用Bayes Shrink和中值滤波相结合的方法,对其的不同去噪顺序进行实验,并与中值滤波、Bayes Shrink方法相比较。实验结果表明,先进行Bayes Shrink再进行中值滤波的方法要优于其他方法,去噪效果较好。在图像去噪处理中该种方法具有实际应用价值。 相似文献
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快速非局部均值滤波图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非局部平均(NLM)去噪算法复杂度过高,滤波过程中对图像信号产生过度平滑的问题,提出一种基于高斯主成分分析的快速NLM去噪算法。该方法首先对所有像素点的邻域进行高斯滤波降低噪声干扰,提高主成分分析的准确度,降低分解结果的维度,进而提高NLM算法中的块匹配效率和准确性,为提高去噪效果奠定基础。虽然该方法在NLM前加入了高斯预滤波和主成分分析,但是由于有效的降维,整体算法复杂度较传统NLM仍有减少,且算法性能有所提高。实验表明与传统的NLM算法相比,本文所提出的新算法不仅降低了计算复杂度,而且可以产生更好的去噪效果。 相似文献
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图像通信由于成像设备自身特点和通信过程中的光-电转换机制,一般含有椒盐-高斯干扰信号,信号交叉影响会导致单一的滤波方法效果不佳甚至失去作用。为了同时有效抑制两种干扰信号,提出了一种适用于椒盐-高斯干扰信号的自适应滤波改进算法。该算法首先通过干扰信号噪声点辨识与滤波窗口自适应扩展,计算信号噪声辨识过程中各扩展窗口归一化系数和一次加权联合滤波中间输出,然后利用多层级窗口中间输出值进行二次加权优化滤波,减少干扰信号噪声点对联合滤波输出的影响,最后针对计算量大的问题,在中值滤波过程中提出均值分割方法,提高滤波算法实时性。实验结果表明,该方法能有效抑制椒盐-高斯干扰信号噪声,算法实时性较好,优于多种传统及其演进滤波算法。 相似文献
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在使用传统的滤波去噪方法对红外图像进行预处理时,会在削弱噪声信息的同时模糊了图像中目标和背景的边缘成分,不利于对图像信息进一步处理。针对该问题,提出基于图像融合的红外图像预处理方法,通过对同一幅退化降质的红外图像分别实施改进的中值滤波算法和改进的Sobel算子边缘提取算法,进行去噪处理和边缘提取,最后利用图像融合算法,将不同算法处理的结果图像加以合并,形成融合后图像。实验结果表明,所提出的基于图像融合的预处理方法能够滤除红外图像中大部分噪声,且很好地保留了目标和背景的细节特征,而且运算简单,便于硬件实时计算,有利于后续的目标检测与识别处理。 相似文献