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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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在超声无损检测中,图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而质量下降,这对缺陷的识别和定位将产生不利影响。在对超声检测信号和噪声的种类及特点进行深入分析的基础上,运用小波变换阈值去噪的理论,对四种不同的噪声(高斯噪声、泊松噪声、椒盐噪声和斑点噪声),分别运用软阈值去噪法、硬阈值去噪法及NeighShrink去噪法进行去噪,发现NeighShrink去噪法去噪后的图像性噪比提高最多,边缘模糊也最小。用这三种去噪法对超声B扫图像进行去噪,验证了NeighShrink去噪法对于超声B扫图像具有最出色的去噪效果。 相似文献
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自适应非线性小波在灰度级图像去噪中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对线性小波能有效去除高斯白噪声,而形态小波对目标细节的保留特性,在自适应非线性小波框架中提出了一种自适应非线性小波算法,合理利用线性小波和非线性小波的去噪能力,实现灰度级图像自适应去噪.仿真结果表明:在噪声干扰下,所提出的方法有效且稳健,对灰度级图像去噪达到预期的效果. 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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针对早期的滤波方法,如线性的有高斯滤波、均值滤波、方框滤波等和非线性的如中值滤波、开闭运算等传统滤波方法是在像素级进行行列式的循环运算,运算繁琐,数据亢余和不能有效压缩图像进行数字化传播的缺点,提出一种基于PCA主成分图像融合后的K-SVD滤波方法的研究,有效弥补了单一K-SVD对椒盐噪声起不到良好滤波的缺点。首先对源图像进行多次的观测得到N幅含噪图像(既含有高斯噪声也含有椒盐噪声,都是加性噪声)。再对N幅含噪图像进行PCA主成分提取融合后进行K-SVD滤波(如果先进行K-SVD滤波的话会造成多幅图像的K-SVD的滤波,导致效率低且运算度冗余N倍)。这样有效消除了高斯噪声的干扰,还解决了K-SVD对椒盐噪声不敏感的缺陷,完成了在图像特征级数据去噪的研究。 相似文献
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一种红外图像对比度增强的小波变换法 总被引:18,自引:3,他引:15
提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法.对红外图像进行离散平稳小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强;并给出一种评价增强图象质量的准则.实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像对比度的同时,又能很好的抑制红外图像中相关噪声、加性高斯白噪声和乘性噪声. 相似文献
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针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。 相似文献
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该文通过建立噪声信道模型提出一种对噪声自适应的去噪滤波器组合进行训练和设计的方法。通过对训练图像及噪声信道输出图像的有监督训练,建立自适应于噪声的滤波器组合模型,并可在随后的应用中采用该模型对通过噪声信道的图像进行盲滤波达到滤除图像噪声和保留图像细节的目的。为验证设计方法的有效性,采用高斯调制的加权中值滤波器组对信道中常见的椒盐噪声和均匀分布脉冲噪声进行滤除,效果较现有方法有明显优势。该设计方法可以推广应用到其它具有适应性的去噪滤波器之上,使它们对不同类型、不同强度的信道噪声进行更柔性化的处理。 相似文献