基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

加密图像的开关中值滤波去噪算法

图像数据有时有必要交给第三方设备进行处理。为了保护图像安全,需要对图像进行加密及进行加密域图像处理。在此背景下,提出了一种新的加密域图像处理算法。图像拥有方采用一种分块置乱像素位置的加密算法对噪声图像进行加密,再传送给图像去噪方对加密的噪声图像进行开关中值滤波处理,最后图像接收方通过密钥恢复像素位置得到解密后的去噪图像。在MATLAB平台下进行了算法仿真设计,并测试了典型图像的去噪效果,实验结果表明,该算法在保护图像安全的前提下,能有效地去除图像的噪声点,保留图像的非噪声点,去噪性能较好。     

眼底图像多尺度去噪算法的效果评价

临床中,获得清晰的眼底图像信息是准确诊断相关病情的先决条件。针对实际图像,本文分别采用多尺度去噪算法和中值滤波算法对眼底图像进行去噪处理;并给出基于高斯波形提取的LMLSD算法,估算处理后图像的SNR(信噪比),对两种去噪算法的处理效果进行客观的量化评价。结果表明,多尺度去噪算法对各幅图像提高SNR平均约2.56倍,且图像更加清晰;中值算法提高约1.92倍。客观量化评价结果与主观视觉感受一致,评价算法选用合适。     

相位一致性加权的引导图像滤波去噪算法

针对传统引导图像滤波算法采用固定的正则化参数规整化因子造成光晕伪影现象的问题,提出一种相位一致性加权自适应规整化因子的改进引导图像滤波算法.因图像不同区域的纹理特性不同,利用相位一致性能够获取图像丰富的特征信息和精确的特征定位,对原有的规整化因子在不同区域通过惩罚自适应调整规整化因子,保证了图像降噪效果同时进一步保持边缘清晰.实验采用结构相似性因子(SSIM)与PSNR作为算法的定量评估指标.结果表明,采用相位一致性作为加权值规整化因子,有效地避免了传统引导图像滤波的光晕伪影现象,相对于传统引导图像滤波算法,降噪性能有一定提高,还能够很好地保持边缘细节信息.     

基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。     

墙地砖图像的去噪研究

对墙地砖图像去噪从理论和实验两个角度进行了深入的分析和讨论．首次提出了,采用微分算子边缘检测结果进行去噪性能评判的方法,通过三种途径对去噪性能进行了评价．     

基于多图像非局部均值去噪算法研究

为提升图像去噪效果,本文提出一种基于多图像非局部均值去噪方法:首先利用多幅噪声图像线性加权并结合多图像非局部均值滤波获得预去噪图像和方法噪声;然后利用高斯滤波后的方法噪声与预去噪图像求解多图像非局部均值权值,结合权值与输入图像获得最终去噪图像.实验结果表明,针对高斯噪声图像,与NLM等单图像去噪方法相比,本文方法能获得的峰值信噪比能提升0~2 d B,有效改善了视觉效果.     

自适应SAR图像噪声识别和去噪算法研究

对噪声SAR图像进行噪声类型识别,是对图像进行有针对性去噪的第一步。针对7种典型噪声的干扰图像,提取包括Zernike矩、小波高频不显著系数子带能量比、噪声能量特征值等在内的8类特征值。设计了反向传播(BP)神经网络分类器,可以实现对不同噪声类型干扰的SAR图像的有效识别。采用了包括Probabilistic Patch-Based filter、2DDFT-DWT等7种最新有效过滤SAR噪声图像的算法进行综合去噪。实验结果表明,系统能够在一定程度上自适应过滤受到不同噪声干扰的SAR图像信号。     

基于图像分解与字典分类的单幅图像去雨算法

针对单幅图像下,基于稀疏表示的去雨算法存在残差较大而导致图像恢复效果不理想的问题,提出了一种优化图像高频部分几何分量的去雨方法.首先采用平滑滤波做图像分解,得到雨图像的高频部分;然后结合稀疏表示与近邻传播算法分离出图像高频部分的雨分量,用图像的高频部分减去雨分量并做平滑处理,以此作为几何分量;此外,对稀疏表示过程得到的字典进行再分类,完善雨分量与非雨分量的区分,最后完成图像恢复.实验结果表明,该方法能有效利用图像的几何信息来解决纹理恢复误差较大的问题,实现更精确的纹理恢复和雨分量去除.     

K-SVD算法的超声图像加性噪声去噪研究

利用具有稀疏性、特征保持性和可分离性等特点的超完备字典的稀疏表示,基于核奇异值分解(K-SVD)算法,研究了对图像去除噪声效果以及影响效果的因素.理论分析及实验研究表明:K-SVD算法能够很好去除超声图像噪声,保留图像细节特征,获得更高的峰值信噪比(PSNR)值.在计算过程中发现K-SVD算法中的训练样本尺度大小是影响去噪效果的主要参数.     

基于改进Faster RCNN的印刷电路板瑕疵检测算法

PCB印刷电路板上元器件较多且距离较小,电路走线颜色较为相近。传统检测方法基于机器视觉检测,其算法存在检测速度慢、误检率较多、能够检测出的瑕疵种类较少等问题。基于此,提出了一种基于改进Faster RCNN的印刷电路板瑕疵检测算法。该算法可以同时检测出漏孔、缺口、断路、短路、毛刺、余铜6种印刷电路板上的瑕疵。首先,采用Faster RCNN作为基础检测框架,使用金字塔特征网络(FPN)、多尺度训练、锚点框、聚类作为基础改进措施;其次,以改进后损失函数(DIoU)替换原算法中的smoothL1损失函数作为边界框定位回归的损失函数;最后,计算出在多种实验条件下的模型平均精度均值(mAP),对各种算法进行了对比。实验结果表明,原算法Faster RCNN的mAP为73.7%,改进后Faster RCNN的mAP为95.1%,相比原算法对印刷电路板瑕疵检测的mAP上升了21.4%,相比其他算法具有明显优势。     

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．     

一种新的基于SVD图像降噪方法的探究

奇异值分解(SVD)在图像处理中具有极其重要的应用.针对传统SVD降噪适应性差的缺点,提出了在得知噪音方差的前提下,以基于SVD和能量最小原则图像自适应降噪为参考,在保持相近峰值信噪比的同时,将图像降噪的适应范围进一步推广.并且运行时间得到了有效缩减,为处理大型图像问题提供了可能性.数值试验结果表明,同种情况下分块降噪效果更佳.     

环形向量非局部SAR图像降噪算法

提出一种基于环形向量的非局部SAR图像降噪算法.根据像素点的主方向提取环形向量,计算环形向量各自的特征向量.基于特征向量计算相似度权重,该方法的时间复杂度明显优于NL-Means的矩形模板匹配算法,且相似点匹配具有旋转不变性.通过仿真实验验证了该算法的计算速度和旋转不变性能,匹配效果明显优于NL-Means,降噪结果的峰值信噪比和结构相似度优于BM3D、BLS-GSM等主流降噪算法.     

一种基于PDE与结构-纹理分解的图像去噪方法

结合二阶偏微分方程的ROF图像去噪模型与四阶偏微分方程的LLT去噪模型,提出了一种结构-纹理分解的图像去噪模型。该模型先将噪声图像分解成结构、纹理和噪声三部分,然后利用ROF模型来控制图像的结构部分,利用LLT模型来控制图像的纹理部分,再将两部分耦合则得图像去噪的泛函极小问题。利用变分法获得与泛函极小问题等价的Euler-Lagrange方程后,然后采用梯度下降法求解所得等价方程,从而实现图像去噪。实验仿真结果表明本文提出的模型不仅能有效地去除噪声,而且在去噪的同时尽可能地保持图像的纹理特征。     

遗传算法在PCB板元件检测中的应用

介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法．从实际应用出发，找到了一种合适的图像相似性度量方法．提出利用代间差分遗传算法优化其搜索匹配速度，给出了算法实现的全过程．用实际拍摄的PCB板元件进行了性能测试，验证了代间差分遗传算法能提高检测速度．     

基于印制电路板板级的可制造性设计分析

从可制造性设计(DFM)的定义和trilogy 5000软件开始,说明了印制电路板(PCB)板级DFM的必要性.简述了PCB板上元器件的选型所遵循的标准和Mark点的设立原则.详细叙述了焊盘的设计尺寸、PCB板层的设计规则、PCB设计的布局规范、PCB布线规范等几个PCB设计所涉及到的方面.另外,介绍了几种常见的SMT物理封装形式和元器件与定位孔的间距以及线与焊盘、线与过孔、过孔与焊盘的最小间距.     

基于BAS-2D-VMD的图像去噪算法

针对2D-VMD(2D-Variational Mode Decomposition)算法需要人为预设K值的问题,提出了一种基于BAS-2D-VMD(Beetle Antennae Search Algorithm-2D-Variational Mode Decomposition)的图像去噪算法.该方法首先用BAS算...     

基于分形特征的PCB机器视觉定位

提出一种基于印刷电路板（PCB）兴趣区图像特性曲线分形特征的定位新方法,由PBC兴趣区图像生成一组可观测特征曲线,抽取曲线中最能反映图像转动角度信息的曲线段为研究对象,从曲线的形成机理分析其分形特征,运用信号处理和随机统计理论处理曲线,得到能反映图像转动角度的曲线分形维数,建立起了可观测特征曲线的分形维数和图像位姿转动角度间的对应关系。     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.