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1.
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. 相似文献
2.
项芳莉 《淮南师范学院学报》2014,(3):12-15
图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。 相似文献
3.
为使保边性更好的去噪模型在邻近图像边缘处得到应用,同时在图像平坦处得到平滑性更好的模型,解决选择单一的正则项系数对图像处理结果造成的不良影响,有效地自适应选取正则项系数,采用基于小波变换的图像分割技术将图像分为边缘区域和平坦区域,通过修改TV模型的数值解法和ROF算法,实现自适应正则项系数算法。实验结果表明,改进的模型和自适应正则项系数选取算法得出的图像,均方误差为56.69,峰值信噪比为31.00,平均相似度为0.84。改进的TV模型在图像去噪效果方面优于原模型,自适应正则项系数算法能够弥补原图像去噪方法的不足。 相似文献
4.
5.
以图像小波域分形编码为基础,研究了一种新的图像去噪方案.该方案在图像的小波域上,通过预测校正算法,利用含噪图像的小波系数对无噪图像的FW码进行估计,并通过FW解码和小波逆变换获得去噪图像.实验证明,该方案具有较好的去噪效果,并可以有效地保护细节. 相似文献
6.
数字图像的小波去噪方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于外来信号的干扰,大多图像都含有不同程度的噪声。为了更好地对图像进行分析,就必须在图像预处理中减小这些噪声。图像去噪正是在保留图像原有重要信息（边缘等）的前提下降低或消除噪声。该文介绍了小波变换的基本理论,对以小波为工具的数字图像去噪方法进行了探索,同时选取不同小波基函数对多幅标准图像开展了大量仿真实验,并对小波基函数的选取以及软硬阈值去噪等相关问题进行了研究,得到了最优基的选择应根据图像自身的特征来确定等有意义的结论。 相似文献
7.
遥感图像去噪是遥感图像进一步被分析和识别的前提与基础。传统的去噪模型由于对噪声不加识别的进行处理,从而往往达不到较好的去噪效果。文中利用小波变换能够对噪声类别进行识别的特性,以及P-M模型和ENI模型在处理高斯噪声和椒盐噪声时的优势和不足,提出了一种基于噪声类型的模型。该模型能够根据遥感图像噪声的类型而自动调整相应的参数,从而进行有针对性的去噪,在有效去除遥感图像噪声的同时,很好保持了图像的边缘和纹理细节信息。实验结果证实了本文方法的有效性和稳定性。 相似文献
8.
本文提出了一种基于轮廓波（Contourlet）变换和统计模型相结合的图像去噪方法。Contourlet变换能够更好地表征图像各个方向的特征．通过对特征系数的分析．估计统计模型,利用近似最大后验概率估计（MAP）做局部方差估计并且和噪声方差的估计比较来达到去噪的目的。为了克服缺乏平移不变性所带来的Gibbs效应,本文采用循环平移法进行优化,有效地克服Gibbs效应。与小波变换去噪法和Contourlet变换阈值去噪法比较,该算法不仅能够提高图像去噪的PSNR,而且能够更有效地保持图像的边缘和细节。 相似文献
9.
常用图像去噪方法探析与比较 总被引：1，自引：0，他引：1
均值滤波、中值滤波、维纳滤波和基于小波变换的软阈值法和硬阈值法是常用的几种图像去噪方法,通过对添加了不同噪声的图像进行了仿真实验。实验结果进一步验证了均值滤波在去除噪声的同时造成了图像边缘一定程度的模糊,中值滤波能相对较好的保留了图像的边缘,维纳滤波对高斯白噪声去噪效果较好但计算量大,相比较小波阈值法去噪是目前较好的的去噪方法,通过选取合适的阚值可以得到较为理想的去噪效果。 相似文献