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手指静脉识别技术因其独特的优势,受到广泛的关注。然而由硬件系统获取的手指静脉图像常常含有严重的噪声、阴影等问题,所以对低质量的静脉图像的去噪成为了整个识别过程的关键。本文提出了一种基于稀疏分解的指静脉图像去噪新方法。基于稀疏分解的图像去噪是将含有噪声的图像信息进行稀疏分解,分解成稀疏成分和其他成分。其中的稀疏部分是有用信息,其他部分被认为是噪声,再由图像的稀疏部分重建原始信号,达到恢复原始信号并去除噪声的效果。本文根据指静脉图像的静脉的特点,应用高斯函数构造了过完备库。用合成图像和真实指静脉图像分别对新算法进行实验验证。实验结果证明,与传统的去噪算法相比,峰值信噪比提高1-2dB。 相似文献
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提出了一种基于高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪方法.高斯尺度混合是一个独立高斯随机向量和一个独立隐随机尺度因子的乘积,可以很好地刻画相邻位置和尺度的Shearlet系数邻域的统计特性.在此基础上,对Shearlet系数进行贝叶斯最小均方估计.通过对加入高斯白噪声的图像进行去噪,仿真结果表明和其他基于小波域的方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上,shearlet域方法降噪效果明显更好. 相似文献
145.
基于独立分量分析的近红外图像去噪方法的研究与应用 总被引:5,自引:1,他引:5
独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)是一种新的盲源信号分离方法,近年来已吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣.该文提出了基于独立分量分析的近红外图像去噪方法,该方法能有效地处理用黑白CCD传感器监测电力设备所产生的图像,使这种监测方案具有实用价值.文中简单描述了以黑白CCD传感器为核心器件的电力设备在线监测系统,阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了所提方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果.结果表明利用该方法可以有效的去除监测图像中的噪声,使温度场的显示更清晰,满足了实际的需求. 相似文献
146.
基于平稳小波变换的图像去噪方法 总被引:25,自引:0,他引:25
正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制,目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真,甚至图像模型,提出的平衡小波变换的图像消噪方法,可以有效地降低噪声,同时又较好地保持图像边缘细节,与正交小波变换阈值降噪方法相比,有明显优越性。 相似文献
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