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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
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基于离散正交小波变换的红外图像去噪方法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出红外图像去噪方法,将小波变换与广义交叉确认原理相结合,在噪声方差未知的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散正交小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明,该方法在有效地去除噪声的同时,能较好地保持红外图像的细节信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho提出的小波阈值去噪方法、Johnstone提出经过调整的小波阈值法和传统的中值滤波法。 相似文献
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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
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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
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小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。 相似文献
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为了从噪声背景中有效地提取光电复合海缆的布里渊光时域反射信号,根据信号的特点,提出了采用小波阈值法对实时信号进行去噪处理。针对小波阈值去噪参量设置的基础性问题,通过理论分析和实验对比确定了适于海缆布里渊光时域反射信号去噪处理的最优参量,并与中值滤波、均值滤波的去噪效果进行了对比。结果表明,相对于两种传统的滤波方法,最优参量下的小波阈值法能有效去除噪声,不仅信噪比提高了14.1dB,而且能检测出100με的应变变化。该研究对于探索海缆布里渊光时域反射信号的高效处理方法具有重要参考价值。 相似文献
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基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的去噪效果,正交小波变换由于缺乏平移不变性,在去噪过程中会产生人为的振荡现象,使图像边缘失真,甚至图像模糊,提出了基于平稳小波域自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法,该方法能有效地滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声组成的混合噪声,并验证了该方法的有效性。 相似文献
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《AEUE-International Journal of Electronics and Communications》2014,68(8):699-705
An image is often corrupted by noise in its acquisition and transmission by various kinds of noises. Image denoising using thresholding methods find appropriate values (threshold) which separates noise values to actual image values without affecting the significant features of the image. Wavelet transform represents image energy in compact form and representation helps in determining threshold between noisy features and important image feature. In this paper we have worked with denoising of salt–pepper and Gaussian noise. The work is organized in four steps as follows: (1) image is denoised by filtering method, (2) image is denoised by wavelet based techniques using thresholding, (3) hard thresholding and filtering method applied simultaneously on noisy image, (4) results of PSNR (peak signal to noise ratio) and MSE (mean square error) are calculated by comparing all cases. 相似文献
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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
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Nonlocal means (NLM) filtering or sparse representation based denoising method has obtained a remarkable denoising performance. In order to integrate the advantages of two methods into a unified framework, we propose an image denoising algorithm through skillfully combining NLM and sparse representation technique to remove Gaussian noise mixed with random-valued impulse noise. In the non-Gaussian circumstance, we propose a customized blockwise NLM (CBNLM) filter to generate an initial denoised image. Based on it, we classify the different noisy pixels according to the three-sigma rule. Besides, an overcomplete dictionary is trained on the initial denoised image. Then, a complementary sparse coding technique is used to find the sparse vector for each input noisy patch over the overcomplete dictionary. Through solving a more reasonable variational denoising model, we can reconstruct the clean image. Experimental results verify that our proposed algorithm can obtain the best denoising performance, compared with some typical methods. 相似文献
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基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了... 相似文献
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小波域中的维纳滤波法在星图降噪中的应用 总被引:4,自引:1,他引:4
小波阈值降噪法是一种简单而有效的方法.在图像降噪处理中广泛使用。但对于任意信号,在MSE意义上的最优信号估计是Wiener滤波器,在此基础上提出了一种基于小波域上的经验Wiener滤波器的设计方法,并应用在星图降噪中,实验结果表明,此方法比一般小波阈值降噪法的效果好得多。 相似文献
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Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression 总被引:188,自引:0,他引:188
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提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。 相似文献