一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法。实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系,针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点,通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法,提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法.实验结果表明,该方法既可以去除噪声,又可以较好地保留图像的高频细节特征.     

一种新型的图像去噪滤波器

图像滤噪时利用的先验知识越多滤波效果越好，但是一般情况下只能得到一幅被污染的图像，因而无法获得这些信息。针对这点，提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波器。该滇波器首先根据椒盐噪声的特点，对滤波窗口中的象素进行一种排除最大和最小的操作，波除椒盐噪声点。其次，根据图像区域特性信息对滤波窗口再进行一次排除次最大和最小的操作。实验表明该滤波器在性能和速度两方面均强于现有的滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显。     

基于小波的图像去噪技术

本文介绍了小波分析去噪的基本原理,研究了基于小波变换的图像去噪方法;考虑到小波相关去噪方法的优缺点,给出了基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法,并进行了试验验证。结果表明,与常用的图像去噪方法相比,基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法可以很好地保留图像的细节信息,性能优于其他方法。最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

小波去噪方法中最早被提出的是小波阈值去噪方法,它是一种实现简单而效果较好的去噪方法。本文通过小波系数进行阈值处理,在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号,然后运用小波逆变换,从而得到了去噪后的重建图像。     

基于小波分析的图像去噪应用

小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓,它具有良好的时频局部化特征、尺度变化特征和方向性特征,这使其在图像处理中得到了广泛的应用。本文讨论了小波分析的基本理论,并将其应用于图像的去噪处理。从仿真和模拟实验可知,小波分析用于图像处理具有压缩比大、信息提取灵活方便、去噪效果好等优点。     

基于统计分析的图像去噪

噪声虽然降低了图像像素之间的相关程度,但是相关性仍然存在.本文以图像邻域像素块为出发点,运用图像邻域像素块之间的相关性分析图像的能量分布,进一步挖掘图像能量分布的特征向量,运用特征向量重构图像达到去除噪声的目的.本文挖掘的特征向量与邻域像素个数、像素块之间的相关性和特征向量的选取有关,从实验上讨论了这三个因素对去噪的影...     

几种常见的图像去噪算法研究

基于图像在传输过程中会受噪声的影响,系统地阐述了噪声的种类以及图像的去噪原理,并且在此基础上研究了几种常用的图像去噪算法,最后给出了两种性能指标来判定图像去噪算法的优劣。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

一种自适应双边滤波的超声图像去噪

超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息,但超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别、病情诊断及定量分析造成不利影响。文中在传统双边滤波既能去噪又能保持图像边缘信息性质的基础上,对传统双边滤波的灰度权系数部分进行了改进,使其局部自适应。实验结果表明了该算法的有效性。     

一种基于改进分形编码的图像去噪方法

提出了一种针对加性白高斯噪声(AWGN)的改进分形图像去噪方法.该方法在改进的分形编码过程中采用二次函数灰度预测,使得对无噪图像的编码效果优于传统分形编码.在改进分形编码的基础上,改进的分形图像去噪方法通过带噪图像估计原始无噪图像的分形编码参数,从而在分形解码过程中达到去除噪声的目的.实验结果比较表明,改进的分形去噪方法具有很好的去噪效果.     

一种改进小波阈值图像去噪方法

采用MATLAB进行仿真实验,首先分别对含噪图像使用改进的阈值,改进的阈值函数进行降噪处理,然后将两者结合起来应用于含噪图像。实验结果表明,使用改进后的阈值和阈值函数进行图像降噪,较之现有的经典方法,通常可获得更好的效果。     

一种Bayer图像的插值与去噪方法

为了改善彩色图像还原效果,降低硬件设计复杂性,分析了彩色插值对脉冲噪声的影响,以及彩色插值与去噪先后顺序对图像质量造成的影响,提出一种基于5×5窗口的先去噪后插值的彩色图像还原方法。采用阈值检测噪点的中值滤波算法去除Bayer图像的脉冲噪声,后采用基于梯度的插值算法完成彩色插值。仿真结果表明,该方法还原的图像性能指标优于传统方法,可以有效去除脉冲噪声,同时较好的保留图像细节,且算法复杂度不高,实时性好,易于硬件实现。     

基于排序统计的图像边缘增强滤波

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波,并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法,该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。如果边缘存在,则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度;如果边缘不存在,则考虑进行噪声的平滑,计算机模拟实验表明,基于排序统计的图像边级增强滤波器在增强边缘的梯度的同时,能     

基于curvelet变换的红外图像去噪方法研究

针对传统小波算法所生成的可分离小波只具有有限的方向,不利于图像去噪,本文采用curvelet算法对红外图像进行去噪处理.该方法以小波变换为基础对图像进行分解,在分解所得的一系列小波子带中,以定义的平滑窗函数对曲线边缘进行平滑分割,再对平滑分割处理的每个子块进行Ridgelet变换.最后将小波阈值范围外的系数置零,以curvelet逆变换对原始图像进行重构.红外图像的去噪实验表明,本文算法有效可行,相比传统的小波算法、SVD算法,本算法能获得更高的P_SNR数值,去噪效果更佳.     

基于小波门限化的图像去噪方法

提出用小波门限化方法对图像的噪声进行处理,从理论上分析和探讨了小波门限化的作用,以及对抑制噪声形式的无纹理图像的自适应性,实验结果表明,所处理的图像取得了很大的结果。     

一种有效的脉冲噪声滤波算法

提出了一种新的图象脉冲噪声消除算法,该方法可以快速有效地去除图象中的脉冲噪声,并保留图象的细节。该算法主要通过利用象素点邻域的中值与最大、最小值信息,决定噪声象素的取值。对本算法与中值滤波算法进行了分析仿真,结果表明,本算法去除噪声与保留细节的效果好,对高强度的脉冲噪声也有比较好的滤波效果。     

一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对图像采取局部阈值去噪法进行去噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构。     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

一种基于小波的白噪声消除方法

介绍了小波变换的基本理论，研究了信号和白噪声在小波变换下的不同特性，在此基础上提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法．仿真结果证明，这种方法具有很好的去噪声效果．