共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
图像去噪是图像处理研究中的关键问题之一,其核心问题是如何在减少噪声的同时保留有用的图像边缘等细节特征。图像去噪通用的方法是采用空间滤波,特别是高斯滤波在图像去噪领域应用非常广泛。本文尝试将高斯滤波技术应用于水下声呐图像去噪中,并试验了不同的窗口尺寸,以期获得最佳的去噪效果,并和其他几种典型的空间滤波器(如均值滤波、拉普拉斯-高斯滤波等)进行了对比实验。采用峰值信噪比(PSNR)、执行时间以及均方误差(MSE)三种评价系数进行综合评价,并通过分析得到高斯滤波时的最佳滤波窗口尺寸。 相似文献
2.
主要介绍了小波变换和均值滤波的一些基础知识,c#.net和Matlab接口实现的方法,小波和均值滤波的遥感图像降噪的步骤。去噪方法的指导思想是从图像信号本身出发,采用小波变换和均值滤波相结合的方法,先将含噪图像进行小波分解,获得具有频率分布特征的细节子图像,然后根据各细节子图像的频率分布特征,采用不同形状的模板进行均值滤波实现去噪目的。 相似文献
3.
针对传统中值滤波算法实现速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波设计方法。在传统算法原理的基础上,利用硬件描述语言设计了一个中值滤波器对图像进行去噪处理,并对设计进行了仿真,取得了较好的效果。 相似文献
4.
5.
去噪是图像处理中极其重要的步骤,包括空间域去噪和变换域去噪两种.均值滤波、中值滤波和维纳滤波是三种最重要的空间域去噪方法,它们在去除高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声中的性能表现不同,模板尺寸是影响其性能的一个重要因素.实验表明,三种去噪方法在去除不同噪声时都能找到一个最佳模板尺寸,维纳滤波适用于去除高斯噪声和泊松噪声,中值滤波适用于去除椒盐噪声. 相似文献
6.
7.
为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考.实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值. 相似文献
8.
通过对BGA电路板在线检测系统中采用的X射线图像噪声来源进行分析,研究各种去噪算法,以均方误差和峰值信噪比作为客观衡量标准,比较实验效果,提出适用于X射线图像预处理环节的去噪算法:多幅图像平均和维纳滤波结合的复合滤波算法。 相似文献
9.
基于正交小波软阈值的图像去噪算法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内,无法表述图像的时域局部性质：而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面：提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法：仿真实验表明：提出的算法去噪效果良好。 相似文献
10.
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
11.
主要论述了椒盐噪声去除的邻域平均法、维纳滤波和中值滤波等的方法,使用MATLAB软件进行仿真实验,并对去噪处理不同的性能指标作了比较分析。 相似文献
12.
13.
本文介绍了医学图像,尤其是磁共振成像及噪声产生的原理,提出图像去噪的必要性,提出了基于非局域均值的模糊聚类滤波算法,通过仿真实验比较了非局域模糊聚类法、非局域均值法(NLM:Non-Local Mean)两种滤波算法,最终得出结果,通过非局域模糊聚类滤波算法可有效去除MRI图像的噪声,去噪后的图像清晰,无明显伪影,总体效果上要优于非局域均值滤波法。 相似文献
14.
高空间分辨率太阳图像中的列固定模式噪声降低了图像质量并对太阳大气现象、太阳物理的研究产生了影响。针对传统小波变换处理列固定模式噪声不足的问题,提出一种新型的基于小波变换和双滤波的去噪算法。首先,根据噪声的产生机理以及存在形式,将原始图像对数化并进行小波变换。其次,对小波域中的垂直分量进行中值滤波,去除其中的噪声小波系数。再次,利用小波逆变换得到无噪图像,并与对数化图像做差提取初始噪声。然后,对初始噪声进行低通高斯滤波并指数化得到结果噪声。最后,用原始图像除以结果噪声便得到去噪后的图像。真实图像的实验结果表明本文算法的去噪效果优于其他算法。实验表明本文算法在去除列固定模式噪声的同时,能够很好的保留图像信号,提高图像质量。 相似文献
15.
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
16.
本文系统分析了基于小波变换的门限值去噪方法,研究了小波变换门限值选择的准则及其算法.通过计算机仿真,比较了各种准则的性能,验证了基于小波变换门限值去噪方法的滤波效果.仿真结果表明,基于小波变换门限值的去噪方法可以有效地去除宽带噪声. 相似文献
17.
基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后再对图像进行提升小波分解,采用Bayes Shrink阈值对小波系数进行处理。最后根据4个指标来对比不同方法的去噪效果。结果表明,与传统的滤波方法相比,基于提升小波的去噪方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点噪声抑制能力方面具有较大的优势。与传统小波相比,提升小波不但在运算速度上有优势,而且省内存。 相似文献
18.
中值滤波方法是图像去除噪声的重要方法之一,广泛应用于数字图像处理中。本文为了更好地检验滤波方法的效果,在图像中添加随机和椒盐两种常见噪声,对多级中值滤波、开关中值滤波和极值中值滤波算法进行仿真,以峰值信噪比和归一化均方差(NMSE)作为客观评价标准,对几种典型中值滤波算法进行了对比分析。结果表明,中值滤波既可以去除图像中的噪声又能保护图像的边缘和轮廓。 相似文献
19.