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(Symmetric alpha-Stable)模型是小波域一种精确的图像模型 ，但是其计算复杂性高,本文在分析 模型的基础上，提出了高斯-柯西模型，将此模型作为图像的小波域先验模型信息，并用Bayesian估计器，算法复杂性上有显著的降低。另外，图像对数变换后的统计特性发生变化 ，需要在变换过程中加入均值调整的过程。实验结果表明，本文的算法模型在较好的保持了SAR图像结构的基础上，能较好的保留图像边缘信息和纹理特征，并能有效的抑制图像的斑点噪声，取得了良好的效果。 相似文献
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针对CCD型医学图像中,在细胞粘连区域信号附近出现的较强的横条纹噪声干扰,影响图像信息的正确性,分割后会存在边界模糊和锯齿条文的问题,为提高医学图像分割效果,提出了一种基于横条纹噪声消除的医学粘连图像边缘分割算法。分析了医学图像中边沿横条纹噪声的原因,通过wold纹理模型与多尺度马尔可夫随机场模型,利用确定性随机场和不确定性随机场的谱属性不同的特征,将医学图像边沿的干扰特征分离开,有利于对粘连医学图像进行分割。实验证明,方法有效地去除了横条纹噪声并很好地保留了图像的边缘和细节信息,同时运算复杂度低。 相似文献
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场景中的光照条件对数字图像的质量具有决定性影响,当光照强度较弱时,获取的低照度图像对比度低,信噪比较差,给后续图像处理工作带来困难。经典基于邻域的图像去噪算法依据图像相邻像素之间的灰度连续性,往往在去除噪声的同时导致图像边沿模糊。文章介绍一种基于邻域像素随机舍弃的低照度图像去噪算法。算法首先根据像素邻域的拉普拉斯算子自适应地调节舍弃概率,并对邻域内各像素进行随机舍弃估计;然后以邻域的方差最小化为目标函数并添加偏差项进行约束,通过协调方差项与偏差项获取保留像素的权重估计;最后根据邻域像素的权重迭代估计图像像素值。实验仿真结果显示该算法能够在低照度条件下有效去除图像噪声,恢复原始图像信息。 相似文献
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针对图像噪声问题,提出了一种改进的PCNN模型,将突触连接强度分别取0.06或0.1的可调值,并结合局部中值降噪,有效地滤除噪声。实验结果表明,该方法有效地去除了图像的噪声点,改善了图像的质量,同时与突触连接强度不变的PCNN及传统降噪算法等多种方法进行比较,此方法降噪结果最佳。 相似文献
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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
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全变分理论一直是图像修复和去噪领域的关注热点。本文针对红外辐射强度图像易受噪声干扰的问题,以全变分理论为基础,通过Canny边缘检测算子提取边缘,提出了基于边缘检测的全变分模型去噪方法。实验表明:该算法不仅能够去除噪声,而且保护图像边缘细节不被平滑的程度更高,此外缓解了传统全变分模型平坦区域噪声抑制不充分的问题,峰值信噪比明显提高,优于常用的图像去噪方法。 相似文献
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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
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主要研究了计算机视觉中的图像滤波、边缘检测技术,首先介绍了图像噪声滤波算法,针对脉冲噪声采用开关中值滤波技术,既能有效去除噪声,又在一定程度上地保护了图像细节;同时研究了边缘检测技术,采用基于梯度直方图的边缘提取法,利用梯度直方图的统计特征实现阈值的选取,并且有效地增强图像边缘,取得满意的视觉效果。 相似文献
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超声图像广泛应用于工业,海洋,医学等领域并且在诸多领域起到不可替代的重要作用。但大规模乘性噪声严重影响了超声图像的成像质量。无法精准判读超声图像,制约着超声图像应用的发展。为此,提出超声图像大规模乘性噪声干扰的过滤算法,通过对超声图像成像像素进行像块分解重组重构出大规模乘性噪声部分,运用滤波函数公式提取出大规模乘性噪声干扰量,建立超声图像大规模乘性噪声过滤模型将乘性噪声干扰进行过滤计算,重构更为清晰的超声图像的过程。仿真实验证明,超声图像大规模乘性噪声干扰过滤算法有效的抑制了大规模乘性噪声对图像质量的影响,更好的保留了超声图像的细节信息。 相似文献
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本文提出一种在理想实验环境中可以抗打印扫描攻击的大容量文本水印算法,该算法首先对文本图像进行字符切分,以字符复杂度为标准将字符图像分为嵌入部分、调整部分和去除部分,对嵌入部分和调整部分的每块字符图像再次切分。根据切分出的字符图像,以打印扫描不变量为基础,建立量化函数,通过分别翻转单个字符图像切分部分的的像素边界点,实现水印的嵌入。该方法考虑到人类视觉系统的掩蔽特性,嵌入水印信息后的文本图像视觉效果良好,经实验,该方法可以抵抗常见的噪声攻击以及缩放攻击,实现了水印的全盲提取。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
针对传统单小波在对称性、正交性、有限支撑等特性上的不足,提出一种基于多小波分析的图像优化去噪方法。对图像进行预滤波处理操作,消除多小波的不恰当离散性。对待处理信号经预滤波处理后产生的四个分量进行多小波变换处理。采用Visu shrink方法与基于stein无风险估计的Sureshrink方法对阈值进行确定。保持总像素量不变,给出多小波分解及重构系统框图。以S=2的多小波为例对多小波变换进行分析。分别完成行滤波和列滤波。对噪声方差进行预测,完成对原始图像多小波系数的方差的估计,对尺度参数和阈值进行计算。仿真实验结果表明,所提方法能够有效去除图像噪声,进一步增强了图像的信噪比。 相似文献
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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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图像降噪处理一直是图像处理领域的重点问题.红外图像容易受噪声的干扰,针对传统的傅里叶变换图像去噪技术由于傅里叶参数选择困难,造成红外图像中噪声无法彻底去除等问题,提出了一种改进的快速连续的傅里叶变换红外图像降噪算法.仿真实验表明,提出的方法能够有效地去除噪声,提高了算法的执行效率. 相似文献