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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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提出了一种自适应高斯引导的新型图像滤波算法。首先分析了引导滤波的数学模型,并在此基础上对其进行了改进,采用一个更加理性的参数优化算法。最后对改进的滤波算法进行了对比实验,实验结果表明自适应高斯引导滤波算法能够很好的滤除图像中的噪声,同时最大程度的保留了原始图像中的边缘和细节等信息。该算法对于激光三维条纹图像去躁具有良好的效果。 相似文献
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本文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果进行选择性滤波的方法。该方法首先对含有脉冲噪声的整幅图像进行逐点检测,然后根据噪声检测结果来确定滤波窗口长度和参与滤波像素点的选用,对检测出的噪声点采用改进的中值滤波进行滤除。该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节。最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果进行选择性滤波的方法。该方法首先对含有脉冲噪声的整幅图像进行逐点检测,然后根据噪声检测结果来确定滤波窗口长度和参与滤波像素点的选用,对检测出的噪声点采用改进的中值滤波进行滤除。该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节。最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性。 相似文献
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本文使用一种基于选择性的、信号适应中值滤波算法去除脉冲噪声。该算法可以精确检测出噪声,得到较高的信噪比,且不损坏图像原有的边界和细节。结果表明,从噪声抑制和细节保存方面来看,该方法的效果远好于其他中值滤波方法。 相似文献
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为提高中值滤波效果,本文提出了中值滤波的改进算法,对邻域进行中值运算前,先对邻域中的像素点进行甄别,剔除邻域中的脉冲干扰像素点,利用剩余的像素点进行中值滤波运算。利用较中值滤波邻域更大的邻域进行噪声像素点的鉴别,而利用较小的邻域进行剔除噪声点的中值滤波运算,从而即保证了噪声像素点的鉴别的可靠性,又保证了图像滤波的清晰度。 相似文献
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高斯噪声产生于图像采集、成像和传输的各个部分,由于其对于图像时域和频域的全局覆盖作用,难以进行有效抑制.低信噪比图像在雷达、遥感、医学成像等领域有着广泛应用,本文提出一种基于图像功率谱的非线性模值滤波算法(Nonliear Module Filter,NMF),图像功率谱用模值作为非线性滤波的阅值,在保留信息比例高的系数基础上滤除包含高噪声比例的系数,从而达到提高信噪比抑制高斯噪声的目的. 相似文献
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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
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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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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 相似文献