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二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪 总被引:2,自引:0,他引:2
在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)估计,以达到降低噪声的目的.由于这种小波变换具有近似的平移不变性和良好的方向选择性,因此在降噪的同时可以很好地消除主要边缘处的“震铃”效应.实验结果表明;文中算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉效果上都要优于一些传统的降噪算法. 相似文献
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小波域的纹理图像快速修复算法 总被引:2,自引:2,他引:2
针对传统的空间域纹理图像修复算法计算量大、修复时间长的缺点,本文提出了一种纹理图像的快速修复算法.该算法的基本思想是在小波域中利用小波系数的能量来确定待修复块的填充顺序,并结合纹理合成的方法填充待修复区.实验结果表明,该算法不仅可以大大提高纹理图像的修复速度,而且在峰值信噪比和主观视觉效果上都优于传统的图像修复算法. 相似文献
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本文针对人工特征提取算法在光照变化、尺度变化、图像旋转、噪声等条件下,影响特征匹配精度,匹配正确率下降,关键点重叠等问题.提出一种基于GCN深度学习算法改进的轻量级深度学习网络GCN-L,用于生成与ORB特征相同格式的关键点和描述子,完全可替代ORB特征在ORB-SLAM2中的功能,可在嵌入式低功耗平台下运行.并在视觉... 相似文献
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基于阈值分类的小波域混合模型图像降噪 总被引:3,自引:0,他引:3
通过一种自适应阈值分类,小波系数被分为两类:“大”的(重要的)和“小”的(不重要的)。根据不同类小波系数的统计特性分别用不同的模型进行降噪,对于“大”的一类用一种具有尺度间相关性的双变量模型进行降噪,而对于“小”的一类用一种具有强局部相关性的零均值高斯模型进行降噪,最后用Cycle-spinning方法抑制降噪过程中可能存在的震铃和锯齿等失真。实验结果表明了该算法在客观峰值信噪比和主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。 相似文献
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提出了基于二元树复小波变换(DT-CWT)的复小波域隐马尔可夫树(HMT)模型线性图像复原算法,并采用一种简单可行的快速算法来估计HMT模型参数。该方法较好地再现了各种边缘信息,其复原结果较传统的复原方法有不同程度的提高,其运行效率较传统的HMT模型参数估计方法有明显的提高。 相似文献
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