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.     

一种改进轮廓波变换的图像分割方法

针对当前图像分割方法存在的缺陷,设计一种改进轮廓波的图像分割方法。为提升图像分割效果,首先,采用改进轮廓波变换对图像处理,利用改进轮廓波变换可有效消除图像奇异点位置振荡情况,在此基础上利用阈值去噪方式对图像进行去噪处理; 然后,通过形态学腐蚀后的图像的目标范围较小,由此获取该图像的种子区域,依据图像光谱差异性度量准则、形状差异性度量准则进行图像种子区域生长; 最后,运用差分进化算法对种子区域生长边界阈值实施优化,根据阈值实现图像分割。AUC(area under roc curve)方法数字和特异度数值均较高,其中特异度数值始终表现为平缓状态,数值变化不大,而AUC数值在图像帧数为6 000帧后,逐渐呈现下降趋势,图像分割相似度依然保持0.95以上,敏感度数值随着图像帧数的增加而呈现波动趋势,波动区间约为0.825～0.86,综合分析3个衡量鲁棒性指标值均较高。实验结果表明:该方法在以不同元素为分割结构时,未出现过度分割和欠分割情况,种子区域选择能力强,图像脉络清晰像素高,分割能力强。     

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。     

数据挖掘技术在统计预处理中的应用

目前统计分析面临的数据大多不再是预先设定的样本数据，而是杂乱、不规范的大规模的海量数据，所以统计分析之前进行数据预处理是非常必要的。采用数据挖掘技术，对存在空缺值、噪声数据等不规范的数据集进行清理，对海量数据进行维规约和自动产生概念分层处理，以缩小数据集的规模。经过预处理的数据集能更好地适应原有统计方法，并提高了统计质量。     

一种基于人眼视觉特性的医学图像增强方法

在数字化X光影像仪中,图像信息是通过医生的视觉来获取的, 所以在图像处理中, 应充分考虑人眼的视觉特性.从人眼视觉的生理特性和人的心理特性出发, 测试分析了图像的灰度分辨能力和图像结构的敏感性.根据测试结果总结了在复杂背景下视觉对目标的分辨能力, 建立了相应的数学模型和具体实现方法.将该方法应用于X光图像处理系统中, 提高了图像质量, 增加了医生诊断的准确性.     

一种基于LIP的全变分图像去噪新模型

将对数图像处理数学模型应用到图像还原中,采用全变分的方法获得了去除图像乘性噪声的新模型.该模型弥补了现有图像去噪方法的不足,很好地保持了图像的边缘细节特征,并具有与人眼视觉特征相吻合的特点.仿真实验结果表明,与现有的去噪方法相比,新模型很大程度上减小了图像在去噪处理迭代过程中产生的误差,不仅去噪效果更好,而且能很好地保...