基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节.     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值...     

基于WT和Retinex理论的低照度灰度图像增强算法

针对低照度图像噪声大、亮度对比度低、局部细节信息欠清晰等问题,为降低低照度灰度图像噪声,并提高其亮度和对比度,提出了一种改进型小波阈值去噪和Retinex理论的低照度图像增强算法。先采用改进型小波阈值变换对低照度灰度图像进行去噪,降低灰度图像高斯白噪声,再运用Retinex理论对去噪后的图像局部细节进行增强。Matlab仿真结果表明,本文算法在处理低照度灰度图像的高斯白噪声时峰值信噪比原图提高了7.76,标准误差下降了5.86,且低照度灰度图像的亮度和对比度都较大幅度提高。     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

自适应阈值小波在指纹图像去噪中的应用

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法.首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪.然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征.最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0.改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像.实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰.     

基于改进型P＆M模型算法的图像去噪

高斯滤波算法在去噪时能平滑图像,但是会破坏图像的边缘细节,而基于PDE的各向异性扩散的P＆M模型算法在去噪时能保留图像的边缘细节,但是会出现零散的斑点。结合两种算法的优点,通过对扩散系数进行改进,提出一种改进型P＆M模型算法。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声图像中的高斯白噪声和椒盐噪声,能够更好地保留图像的边缘细节,与高斯滤波算法和P＆M模型算法相比,改进型P＆M模型算法具有更好的去噪性能。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的信号去噪

在小波阈值去噪算法中存在的主要问题是阈值的设定和阈值函数的选取。Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想。利用统计学中的自由分布式错误发现率假设检验方法来设定阈值,使得该阈值不依赖于信号的长度,并在软阈值函数和硬阈值函数的基础上提出一种改进型阂值函数。仿真结果表明,与Donoho提出的小波阈值去噪算法相比,该算法具有更好的去噪性能。     

基于小波阈值收缩的图像降噪

采用双正交小波,利用VisuShrink阈值和BayesShrink阈值,分别通过硬阈值函数和软阈值函数对混入高斯白噪声的图像进行去噪实验.结果表明,硬VisuShrink阈值的降噪效果好于软VisuShrink阈值,软BayesShrink阈值的降噪效果好于硬BayesShrink阈值,并且BayesShrink阈值只有在软阈值函数下才能取得很好的降噪效果.     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

基于层内和层间局域特性的小波域贝叶斯收缩去噪

采用双树复数小波变换对图像进行分解与重构,在BayesShrink阈值去噪的基础上,提出了基于小波系数层内和层间局域特性的自适应阈值去噪算法;构造出具有层内和层间局域特性的统计量和相应的映射,产生新的BayesShrink阈值.实验表明本方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波去噪方法.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于多小波变换的图像去噪改进算法

在介绍多小波理论的基础上,提出一种基于多小波的自适应图像去噪算法,该方法根据多小波系数在不同子带、不同方向上的特性自适应选取不同的最佳阈值,然后再与图像的分解尺度函数因子结合起来。实验表明,与单小波和其它使用不同预处理过程的传统多小波去噪方法相比,该方法有效地去除了白噪声,进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和最小均方误差（MSE）。     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.