基于奇异值分解和形态滤波的图像噪声抑制算法研究

通过对在空域上图像去噪问题进行研究,发现一些经典的算法在保留信号细节部分出现了模糊细节或块状现象。针对此问题提出了一种基于奇异值分解和形态滤波的图像噪声抑制算法。首先利用奇异值分解后截取最优特征值得到预处理后的图形,然后利用基于不同大小的可变结构元素的改进的形态滤波函数从不同角度得到各方位去噪图像,结合自适应最优权系数法加权合成处理得到最后的无噪声图像。算法在抑制噪声的同时更好保护了边缘特征信息。理论分析和实验结果表明算法的有效性。     

几种图像去噪平滑算法的性能分析

一幅图像在生成、传递过程中常常会受到各种噪声的干扰。受到噪声干扰后的图像的视觉效果会大大受到影响。平滑技术用于平滑图像中的噪声，是数字图像处理中的重要组成部分。本文对受到几种典型噪声污染的图像分别进行了线性滤波、中值滤波和自适应滤波，并对其效果进行了分析比较，得出了结论。     

平移不变自适应块阈值图像去噪算法

为有效抑制图像阈值去噪产生的伪吉布斯现象,提出了平移不变自适应块阈值图像去噪算法(ABTTI).即,首先在小波域中将小波系数分成子块,然后利用块平移不变性、块阈值自适应性,并采用本文提出的基于子块能量的自适应阈值方法计算分块阈值.利用3种经典测试图像,与软阈值、块阈值等算法进行对比,结果证明ABTTI算法不仅具有好的去伪影性能,而且可以获得更高的峰值信噪比和计算效率.     

基于小波分析的BP网络含噪图像压缩算法的探讨

近年来BP神经网络在图像压缩技术中的应用已成为图像压缩的热点问题之一。与经典的压缩算法相比,具有更高的压缩比和重构图像质量。但实际上,原始图像经常受到噪声的污染,使得图像质量明显下降。通过研究小波图像去噪的方法,结合小波变换和BP神经网络,研究了基于小波域的BP神经网络图像压缩方法。先在小波域内对图像进行去噪,再用BP神经网络进行压缩,从而得到高质量的重构图像。结果表明,该算法对合噪声图像的压缩,获得了良好的图像质量,同时也证明了这种方法的有效性。     

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．     

一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法,并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法,改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题,同时保留了图像中的边缘信息.数值实验表明,用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.     

基于四元数极表示的四元数扩散方程

目的去除彩色图像噪声。方法采用RGB灰度中心的彩色空间,使用四元数极表示的各向异性扩散方程给出彩色图像去噪的应用实例。结果使用非线性四元数扩散方程,可以有效地递减阶梯效应。结论基于四元数极表示,提出一个线性扩散方程和3个非线性扩散方程及它们的离散算法,其理论分析结果紧凑,容易应用。     

基于PDE的金免疫层析试条图像去噪

由于金免疫层析试条的检测线非常细小,极易受到噪声和其它杂质的影响,从而导致检测线无法精确提取.为此,从金免疫层析试条图像特点出发,提出由图像x方向导数代替图像梯度的改进PDE去噪方法.实验结果表明,该改进方法在去除试条图像噪声的同时能更好地保护检测线边缘,为后续试条检测线的精确提取提供保障,使基于图像的精准定量检测成为可能.     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

阈值函数的选取对图像去噪的影响

摘要：在小波阈值去噪中,阈值函数的选取是非常重要的,阈值函数的不同选取直接影响到去噪的效果。本文在软硬阈值函数的基础上提出了一个阈值函数,仿真实验表明,利用本文阈值函数去噪,效果要优于软硬阈值函数。