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为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果. 相似文献
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讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率. 相似文献
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采用双树复小波和混合概率模型的光学相干层析图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
为了去除光学相干层析图像中的斑点噪声,提出了基于双树复小波变换的混合概率模型ProbShrink算法. 针对原始光学相干层析图像中信号和噪声的分布特点,在微观层面引入了混合概率模型:将OCT图像取对数后进行双树复小波变换,对于层状边缘中与边缘点“方向一致”的小波系数,采用广义高斯模型描述;对于其他小波系数,则采用高斯模型进行描述. 而后采用改进的ProbShrink算法进行去噪. 实验结果表明,该算法在大幅提升信噪比的情况下保持边缘锐度的相对稳定,优于传统的基于小波变换的去噪方法. 相似文献
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文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果. 相似文献
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独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离. 相似文献
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《河南科技》2016,(3)
CT图像重建算法是医学影像学的主要研究领域,然而CT图像重建时不可避免地存在噪声、伪影,因此,需要研究一种新的算法对CT图像进行去噪处理,进而重建出低噪声、高分辨率的CT图像。基于此,本文提出基于过完备字典稀疏的去噪模型,并运用于CT图像去噪,同时将基于低秩矩阵分解应用于CT重建,核心思想是利用CT图像投影矩阵的稀疏特性,提出了一种新的CT图像重建法,其重建过程分成2个步骤:一个是过完备字典稀疏法(K-SVD)进行图像去噪预处理,一个是低秩矩阵分解(LRMD)更新CT图像。结果表明,提出的方法能更好地保持图像细节,低秩矩阵的特性使得算法的复杂度得以降低,提出的方法具有较好的去噪效果,提高了重建图像的质量。 相似文献
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基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化 总被引:2,自引:0,他引:2
针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度. 相似文献
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针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2016,(2)
针对信号和图像去噪声问题,利用小波及剪切波理论,分别对信号及图像稀疏表示。通过软阈值算法将其重构,实现去噪声过程。根据小波和剪切波的不同结构,分析了剪切波与小波的去噪声过程,通过信噪比对比了二者的恢复效果。通过数值算例分析了消失矩对小波去噪声结果的影响,为去噪声问题中如何选择小波基提供先验信息。 相似文献
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为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。 相似文献
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基于三方加权稀疏编码模型的PRNU提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《应用科学学报》2019,(5)
估计图像中真实噪声是基于光照响应不一致(photo-response non-uniformity,PRNU)对图像来源取证的关键步骤.相较于加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)的估计,现有多数PRNU提取算法所采用的噪声估计算法在图像真实噪声提取方面性能劣势明显.该文提出了一种基于三方加权稀疏编码模型(trilateral weighted sparse coding model,TWSCM)的PRNU提取算法. TWSCM在估计噪声时能够保留更多PRNU噪声成分,有助于对图像中PRNU噪声的提取,因此在真实噪声估计上具有较好的性能.在当前最大的图像相机源取证基准库上的测试,实验结果证明所提出的基于TWSC的PRNU提取算法在图像相机源取证任务中具有较好的性能. 相似文献
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在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法. Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet 变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2 奇异曲线或曲面的高维信号具有最优逼近特性. 该文采用Shearlets逼近SAR图像,再用基于贝叶斯估计
理论的双变量阈值函数对Shearlets变换系数进行处理得到去噪图像. 仿真结果表明,相比使用同级Contourlet双变量阈值去噪,该算法峰值信噪比提高2 dB;相比使用非下采样Contourlet变换双变量阈值算法去噪,该算法去噪后图像不仅峰值信噪比有所提高,而且更平滑,计算时间也大大减少. 相似文献
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提出了一种基于Contourlet变换的多聚焦图像融合方法.首先采用Contourlet变换对不同聚焦的图像进行分解,然后在不同的子带中进行图像融合.低频子带采用基于区域能量改进的融合算法;高频子带采用基于D-S证据理论的融合算法.实验结果表明,该算法能够有效地融合源图像信息,保持源图像特征. 相似文献
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采用一种二维混合变换—二维离散傅里叶离散小波混合变换(2-DDFT-DWT),去除与脂肪肝散射粒子混迭的噪声,进而提取脂肪肝散射粒子。该算法从水平方向对超声波图像用DFT进行滤波处理,从垂直方向对超声波图像进行DWT尺度纹理信息提取处理。并给出了水平方向的偏DFT的正变换与反变换的定义与算法,及垂直方向的偏DWT的定义与算法。通过实例说明了脂肪肝超声波图像特征提取算法的应用,给出了与二维离散傅里叶变换及二维离散小波变换算法提取脂肪肝散射粒子纹理的比较结果。 相似文献
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