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981.
近年来,随着神经网络理论的拓展,神经网络模型在图像处理领域得到了广泛的应用。利用上下文聚合网络实现双边滤波器算子逼近,分析其图像去噪性能。结果表明,逼近双边滤波算子的上下文聚合网络能够实现图像降噪,改善图像质量,且处理效果优于传统的双边滤波器。此外,对比分析了上下文聚合网络和去噪卷积神经网络的图像去噪性能。相比于去噪卷积神经网络,逼近双边滤波运算的上下文聚合网络处理多幅图像的速度更快,时效性更好,且随着处理图片数量增多,性能越优。相反,去噪卷积神经网络的去噪性能更优,但处理速度慢。 相似文献
982.
有利图像压缩的小波去噪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法及一种小波系数校验方法.首先利用多个阈值在小波域进行硬阈值迭代去噪,然后利用小波子带的方向性对小波系数进行校验,并将保留的非零小波系数乘以一个比例系数,最后利用小波逆变换获得去噪图像.实验结果表明该方法的去噪效果优于常用方法,接近甚至超过BayesShrink方法.该方法可在有效去除图像噪声与保留较少的非零小波系数之间得到较好的折衷. 相似文献
983.
针对轮廓波变换存在频谱混叠致使其难以获得理想的去噪效果这一问题,本文提出一种基于抗混叠轮廓波变换系数分类的混合模型图像降噪算法.该算法通过计算变换系数的尺度间相关性,将系数分为重要系数和非重要系数两类,并对二者分别采用广义非高斯二元变量分布与零均值高斯分布建模,在Bayes框架下对原始图像进行估计.实验研究结果表明,以Barbara图像为例,当噪声方差σ=30时,本文算法不仅峰值信噪比(PSNR)超过Contourlet-HMT模型去噪2.72 dB,且主观视觉效果上亦均优后者,同时还具有较高的计算效率. 相似文献
984.
985.
986.
987.
988.
989.
在炉膛火焰燃烧状态检测中引用机器视觉技术,关键问题就在于火焰图像噪声污染,这就需要采用科学有效的图像预处理策略对原始图像信息进行去噪处理,以此避免给图像后续处理与燃烧状态判断造成不必要的影响。在炉膛火焰图像中噪声十分繁杂,主要包含高斯噪声与椒盐噪声,就图像特性而言,实施了中值滤波与小波去噪有机结合的方法,兼备两者优势,其既能够滤除噪声,又可以保留边缘与细节,以此进行图像预处理,这就直接为图像深入分析提供了新方式。对中值滤波与小波变换进行了详细分析,对两者进行了自适应权重优化改进,并通过结合两者进行了实践验证,结果表明,中值滤波与小波变换相结合的炉膛火焰图像去噪方法更高效。 相似文献
990.