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网络视频图像的双距离较远,环境复杂,很难保证压缩还原后的图像质量,使得图像包含大量的随机多维噪声,噪声特征属性呈现多元性,导致传递图像失真。为此,提出了一种基于像素小基团增强的网络课件图像清晰化算法。利用离散小波变换算法对图像进行去噪处理,去除外界因素对图像造成的干扰。利用像素基团能量的观点对图像进行增强处理,保证传递的动态图像的清晰化。实验结果表明,这种算法提高了远程网络视频教育动态图像的清晰度。 相似文献
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对数字热成像的噪点信息矢量量化是实现图像去噪,提高图像识别能力的关键技术。传统方法中对数字热成像中噪点信息矢量量化算法采用LBG算法,当图像出现灰色关联度噪点时,量化算法的抗噪性能不好。提出一种基于强边缘保留和误差补偿编码的数字热成像中噪点信息矢量量化算法。用量化误差补偿法对量化的热成像进行补偿,消除当前图像块的瑕疵特征点,提高误差补偿编码处理精度。仿真表明,本算法对数字热成像噪点信息的矢量量化效果较好,去噪性能优越,进行矢量量化处理后,实现噪点去除,PSNR值较传统方法都有明显提高,提高对图像目标的识别性能,较传统方法优越。 相似文献
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本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。 相似文献
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提出一种基于均匀遍历纹理寻址的水面散射图像去雾算法,构建水面大气散射物理模型,把图像分成天空区域、海面区域和海天交界线区域等三个区域,对海天交界线是海面和天空区域的交界线进行提取,采用Canny边缘检测和Hough直线检测相结合,得到图像的边缘提取结果。采用均匀遍历纹理寻址的方法,计算各直线段的长度找出最长的线段就是海天线,实现对图像场景的恢复,实现图像去雾清晰化处理。仿真结果表明,该算法去雾效果较好,对于海面浓雾的去雾处理效果明显。研究成果将在复杂天气下成像目标识别等领域具有很好的工程应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在雾天环境下进行图像的采集具有大量的雾噪,雾天天气下的图像成像和图像远程识别效果不好,需要进行有效的雾天图像修复,对雾天图像的去雾复原技术是雾天图像处理的难题。传统方法采用盒子滤波法进行去雾复原,测量雾天图像三维重建相关参数具有不确定性,修复效果不好。提出一种基于软抠图指导性滤波的雾天图像复原技术。构建基于大气散射环境下的雾天图像采集模型,设计软抠图指导性滤波器实现对雾噪的合理滤波,对原始雾天图像进行雾化区域和非雾化区域的二值处理,提取多尺度加权平均Retinex特征,作为加权向量,指导软抠图滤波,实现雾天图像复原。仿真结果表明,采用该算法,进行雾天图像复原,能在除掉雾的同时,尽可能的保留了图像的本来颜色,提高信噪比,具有较好的雾天图像修复能力。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在复杂电磁环境下,动态飞行摄像机对地面采集的场景图像具有较大的模糊性,需要进行图像增强处理,提高对图像的辨识能力。传统的图像增强算法采用基准特征提取和小波轮廓掩膜处理方法,对图像的细节部分的增强效果不好。提出一种基于小波包分层净化的模糊图像细节增强算法。首先进行了图像的采集系统设计和干扰模型构建,对采集的数字图像进行小波包分层净化处理,把原始图像的细节特征作为母小波函数,计算母小波函数的时间尺度因子,以此作为数据输出,结合人工鱼群算法实现对净化处理后的图像的细节增强。仿真结果表明,该算法能有效实现模糊图像的细节增强,改善图像成像质量,两组仿真图像的峰值信噪比提高了12.4%和15.3%。 相似文献
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为了在图像去噪过程中提高去噪效率,本文结合差分曲率和分数阶微分算子,提出一种新的自适应图像去噪模型.把差分曲率引进偏微分方程图像去噪模型中,利用图像梯度、差分曲率和分数阶微分算子的性质,较好的区分图像边缘、平坦区域及噪声,分数阶微分算子由图像中局部方差确定,构造的去噪模型能自适应的扩散去噪,并且在去噪的同时可以保留更多... 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
在浓雾环境下采集的视觉图像出现突兀点,需要进行平滑处理,提高对浓雾环境下的图像成像和识别能力。传统方法中采用差频控制的浓雾图像突兀点平滑处理算法,图像采集出现视觉偏移时平滑处理效果不好。提出一种基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理算法,基于浓雾天气条件下单色大气散射模型,物体表面的反射光由于大气粒子的散射而损失,得到雾点散射损失,采用视觉偏移修正的算法,提高对浓雾图像的视觉偏移修正能力,由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,采用去雾滤波算法提高突兀点的平滑性能,得到浓雾图像的去雾滤波系统函数,通过边缘检测得到图像的突兀点平滑结构,进行Hough变换直线检测,实现视觉偏移修正和突兀点平滑改进。仿真结果表明,该算法具有较好的突兀点平滑处理性能,无论是细节还是浓雾图像的色彩都恢复得比较自然和清晰,去雾效果较好,平滑处理的图像有较高的配准率,展示了该算法的优越性能。 相似文献
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煤矸石堆积已经成为愈来愈严重的环境问题,及时有效地对矸石山信息进行提取,对于矸石山治理及矸石山地质灾害监测具有重要意义。本文以淮南谢一矿矸石山为例,以Quick Bird高分辨率遥感图像为数据源,利用ENVI软件对图像进行去噪处理、增强处理、几何校正,对矸石山进行提取。从精度检测可以看出,基于ENVI从高分辨率遥感图像中提取矸石山的精度较高,可广泛用于矸石山动态监测与研究。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献
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针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,本文提出了一种基于中值模型和自适应阈值的运动检测算法。利用自适应阈值对差分图像的三个颜色通道进行二值化处理,实现了运动目标的精确检测,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新。实验结果表明,算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性。 相似文献
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刘思源 《科技成果管理与研究》2012,(4):51-54
图像的增强降噪处理是提高射线成像分辨率与灵敏度的关键,而射线数字检测是当今射线成像与诊断技术发展的重要方向。文中介绍了三种基于小波变换的射线图像去噪方法及原理,分析应用这三种方法对一幅射线无损检测的图像进行增强去噪处理的结果,并对实验的结果数据进行了比较和分析,说明他们在图像增强及去噪效果上的差异。 相似文献
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焊缝透视的数字化图像由CCD摄像机拍摄焊缝胶片来获取,对图像进行中值滤波和小波变换等去噪处理,分割图像用熵关联法,roberts确定缺陷边缘,提取缺陷,分析焊缝缺陷特征,选取识别参数,建立了识别焊缝缺陷的支持向量机模型。实验结果表明该方法识别率高、稳定性良好。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(17)
支持向量机(Support Vector Machines简称SVM)方法是一种新的统计学习理论方法,是处理非线性分类和非线性回归的一种有效方法。雾霾天气受多种因素的影响,雾霾预测包含大量的非线性因素。利用与PM2.5关系密切的12个因子建立基于RBF核函数的支持向量机方法的雾霾预测模型,对雾霾天气预测进行了探讨,经检验,该模型具有良好的预报能力。SVM方法为雾霾天气的预测提供了一种可行的有效途径。 相似文献