图像的多尺度边缘抑噪算法的实现

本文提出了新的基于小波变换,根据多尺度信息提取去噪边缘的方法。并提出了用模糊数学形态学方法进行图像处理,最后本文展示了实验结果。     

图像的小波分析去噪

介绍了小波分析去噪的基本原理,研究了基于小波变换的图像去噪法并进行了试验验证。结果表明,与常用的图像去噪方法相比,小波去噪法可以很好的保留图像的细节信息,性能优于其他方法。     

基于航空图像的多小波去噪方法研究

多小波技术把十分重要的光滑性、对称性、正交性、有限支撑等完美地结合起来,弥补了单小波的不足,为信号处理领域开辟了新纪元,尤其在提高军方侦察航空图像的判读效率、减少误判率方面更具有十分重要的意义.本文基于航空图像研究了基于多小波的图像去噪技术,通过分析小波的各种去噪原理和讨论阈值取值的门限问题,利用Matlab快速分解算法,基于CL多小波对加噪声的航空图像进行多小波分解和去噪,并对去噪后的图像进行了比较和分析.实验结果证明多小波去除小噪声图像时,不增加图像跳边缘,不会导致振荡效应,有较好去噪效果.     

基于图像局部滤波去噪增强算法的图像语义分割问题研究

图像语义分割技术是一项重要的图像后期处理方法,在计算机智能识别和视觉传达领域有着重要应用.从图像语义分割局部增强问题出发,研究两种常见的图像分割技术,在此基础上提出了改进的图像局部滤波去噪增强算法,并详细阐述了算法的实现步骤,用实验的方法通过比较了图像熵值大小分析算法的运用效果,结果表明,改进的图像局部滤波去噪增强算法...     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

图像采集中基于小波变换阈值去噪算法研究

阐述了基于小波变换阈值去噪算法的相关概念与优点,介绍了小波变换基本原理,对基于小波阈值的图像去噪方法进行了深入探讨研究,并给出了仿真结果。     

小波分析理论的信号变尺度阈值去噪算法探究

当前对于信号辨识控制系统的研究分析领域中,整数阶信号辨识系统本身对于信号的去噪处理能够获得相对有效的理想效果,提出基于小波分析理论的信号变尺度阈值去噪算法,加入变尺度阈值的方法进行相应的处理。通过仿真模拟实验进行有效合理统计分析,在各种程度的信噪比状况进行算法改进,对有用信号的去噪效果实现理想的处理结果。     

一种新的多小波图象去噪法

多小波是近年发展起来的一种新的小波理论,它把十分重要的光滑性、紧支性、正交性、对称性等完美地结合起来.本文针对多小波图象去噪问题,对Minimax单小波去噪方法进行了改进,提出了改进Minimax多小波去噪方法,简称IMDM方法.实验数据表明,IMDM去噪方法与直接将Minimax方法用于多小波去噪相比,效果明显优于后者.     

基于尺度乘积与小波收缩相结合的去噪方法

提出一种将相邻尺度的小波系数乘积与小波阚值收缩相结合的信号去噪方法．该方法采用小波系数乘积的直方图方法提取小波系数．用该方法去噪既能很好地保持信号突变点的原有特性,又具有较强的去噪能力．数值仿真表明,与小波阚值收缩方法相比,该方法在信噪比和均方差指标上都有明显的提高,并能很好地保持信号的形状．     

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在着偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于硬软阈值的折衷小波去噪算法。并采用四种常用的信号用matlab对去噪效果进行了仿真。仿真结果进一步表明了基于硬软阈值折衷去噪算法的优越性和有效性。     

基于多尺度边缘表示的图像增强快速算法

低对比度结构广泛存在于各种数字图像之中，研究如何通过后期处理增强数字图像的对比度是很有意义的。灰度图像对比度的高低总是与图像灰度梯度幅值的大小相联系，受这种思想的启发，提出了一种基于图像多尺度边缘表示的，利用对信号小波变换模极大值的拉伸和Hermite插值多项式实现的图像增强快速算法。此算法可以实现对噪声的抑制和对图像中不同尺度特征的增强。数值实验结果表明，该算法增强效果明显，运算速度快，是一种实用性较强的图像对比度增强算法。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法

为了使去噪后的图像具有更佳的视觉效果,基于新近出现的一种小波域阈值去噪方法——NeighShrink,提出了一种具有细节增强效果的小波域图像去噪方法——增强型邻域收缩方法(enhanced NeighShrink,ENS)。该方法一方面继承了NeighShrink方法的优点,在对小波系数进行阈值处理时,由于考虑了其与邻域系数的相关性,从而大大减少了误判图像细节为噪声的情况,同时,通过改变NeighShrink方法中小波系数收缩因子的计算方法,用该方法去噪后的图像取得了高于NeighShrink方法的峰值信噪比;另一方面,通过引入一个细节增强因子P,使得该方法能够对图像细节进行增强,从而得到了更佳的视觉效果。通过实验证明,该方法能够在去噪和细节增强这两方面优于普通软阈值去噪方法和NeighShrink方法。     

基于小波变换的真彩图像降噪与增强

适用于带噪声彩色图像增强的方法少,而应用灰度图像的增强方法,不仅增强噪声,而且会产生色彩偏离。基于此,提出在HSV色彩空间上的降噪与增强方法。根据人眼视觉系统对亮度的变换敏感性大于色度和饱和度的变换敏感性,以及图像噪声只对亮度和饱和度产生影响,将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度通道不变,对亮度通道进行小波变换,直接对J尺度下的低频信息进行动态范围的压缩,对各尺度下的高频信息进行基于贝叶斯估计阈值的降噪处理。对饱和度通道,利用得到的降噪公式进行降噪处理,将图像变换到RGB 空间。仿真实验证实,增强后的真彩图像包含噪声少,色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

小波多尺度水平集算法与心脏超声图像鲁棒分割

由于斑点噪声的存在,超声图像的灰度分布是非高斯的,传统的基于高斯模型的图像分割方法不能解决心脏超声图像分割问题。但小波分解后的高阶低频小波系数近似服从高斯分布,利用这个特点,论文提出一种新颖的小波多分辨率框架下的水平集曲线演化算法。首先对超声心脏图像做小波分解,得到各层的低频图像。从小波分解的顶层低频图像开始,利用边界和区域复合约束动态轮廓线模型(ActiveContourModel)寻找左心室内边界;然后通过插值将结果向下一尺度低频图像传递,并利用尺度间形状约束和边界约束复合ACM进一步细化曲线,使其符合局部图像特征,如此逐层重复直至原始图像。由于采用了小波多尺度框架和尺度间形状约束,算法具有曲线演化结果稳健鲁棒、不易陷入局部极小和发生边界泄漏等优点,非常适合心脏超声图像噪声高、对比度低、边界灰度梯度不显著的特点。在实际临床三维超声图像上的实验表明,算法分割结果和人工分割结果很接近。     

一种基于领域阈值的小波图像去噪算法

为了去除图像中的噪声,文章利用图像分块的思想,结合阈值去噪法和最小均方误差估计(MMSE),给出了一种基于领域阈值的小波域图像去噪算法。该算法与经典的子带自适应阈值去噪法BayesShrink算法相比,本文算法在峰值信噪比和视觉效果上都好于BayesShrink算法。     

形态小波域声纳图像去噪算法

为解决声纳图像易受噪声污染、对比度降低的问题,提出一种形态小波域图像去噪算法.首先构造了可以用于灰度图像处理的形态中值小波,并在实现完备重构的基础上对中值小波进行了提升;然后利用提升后的形态小波,以移位抽取的方式对声纳图像进行完整的形态多分辨率分析;经阈值处理后,最终通过各重构图像的加权平均得到理想的去噪效果.仿真实验表明,形态小波域去噪算法在去除噪声的同时能完好保留图像边缘等重要细节,与传统的小波阈值去噪方法比较,对比度有所提高,图像更加清晰.     

减少JPEG压缩图象方块效应的小波域图象增强

低比特率ＪＰＥＧ压缩图象往往产生严重的方块效应。利用小波分析良好的去噪和边缘检测特性,本文提出一种减少ＪＰＥＧ压缩图象中方块效应的有效算法。计算机仿真结果表明,所提算法能有效地改善解码图象的视觉质量。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

基于多尺度相似先验的非局部图像去噪算法

图像去噪是图像处理领域的一个基础研究课题,利用正则化建模方式解决图像去噪问题的关键在于正则化约束项的选择。通过分析图像结构信息,文章假定图像存在多尺度的结构特征,提出了以多尺度相似先验作为正则化约束项的非局部图像去噪模型。该算法利用奇异值分解和硬阈值方法对获得的多尺度相似矩阵进行协同去噪,通过数值实验表明,可以获得性能较好的去噪效果。