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基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究 总被引：1，自引：0，他引：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维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波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维纳滤波好得多。 相似文献
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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
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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
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基于直方图的模糊滤波方法对图像的拖尾噪声去噪会导致图像模糊、残留的噪声较多等问题,本文提出一种新的基于广义高斯混合模型的图像去噪方法.首先,建立图像的广义高斯分布及其有限混合模型;其次,通过像素周围点特征值的变化范围确定噪声数据;最后,利用广义高斯函数构建一个加权平均滤波器进行图像去噪.对基于直方图的滤波方法、经典的偏微分方程和本文方法进行比较实验,结果表明本文方法具有更好的去噪效果. 相似文献
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《赣南师范学院学报》2022,(3):116-120
由于图像在获取、发布或传输过程中受到噪声的污染,导致图像质量下降.现有的大部分图像去噪方法仅针对高斯噪声情况进行图像恢复,一般来说,现实中图像容易同时受到高斯噪声和椒盐噪声的污染.针对这一情况,文章提出基于加权低秩表示和L_1范数的混合噪声去除算法.该算法首先采用加权低秩表示来刻画图像的全局特性,同时利用L_1范数来描述稀疏噪声,设计了图像混合去噪模型.然后采用交替方向乘子法对混合去噪模型进行求解.最后对含混合噪声的图像进行了仿真实验分析,结果表明提出的算法能够较好地去除图像中的混合噪声,进一步提高图像的视觉感知质量. 相似文献
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提出了一种基于噪声特征估计与引导的低剂量CT盲去噪方法.首先,采用有监督特征学习的方式对输入图像的辐射剂量进行等级评估,并估计出图像潜在的噪声特征图.其次,提出了一种基于噪声引导的低剂量CT图像盲去噪模型,通过显性噪声特征引导的方式将噪声特征与原始图像进行融合,并采用残差编码-解码卷积神经网络实现CT图像噪声去除.实验结果表明,在真实数据集上噪声估计网络及特征融合网络能够大幅提升去噪网络的性能,并且在未知剂量CT图像去噪任务上取得了较好的去噪效果. 相似文献
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由于图像在获取、传输等过程中会受到各种噪声的影响,而在大多数应用中,又需要清晰的、高质量的图像,所以图像去噪是图像预处理中一项重要任务.图像中所含的噪声有很多种,椒盐噪声是其中最常见的一种.针对图像中所含的椒盐噪声,提出了一种改进的滤波去噪算法.实验结果表明,与其他常见滤波方法相比,改进算法简单有效. 相似文献
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程永上 《连云港职业技术学院学报》2005,18(2):57-60
噪声去除是工程扫描图像矢量化预处理的一个重要环节，是保证图像处理后续步骤质量的保证，基于多个窗口划分的去噪算法是在分析比较了以往各种图像去噪算法的基础上提出的，能够在去除噪声的同时保持图像特征的细节。 相似文献
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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
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In order to avoid the influence of noise variance on the filtering performances, a modified adaptive weighted averaging (MAWA) filtering algorithm is proposed for noisy image sequences. Based upon adaptive weighted averaging pixel values in consecutive frames, this algorithm achieves the filtering goal by assigning smaller weights to the pixels with inappropriate estimated motion trajectory for noise. It only utilizes the intensity of pixels to suppress noise and accordingly is independent of noise variance. To evaluate the performance of the proposed filtering algorithm, its mean square error and percentage of preserved edge points were compared with those of traditional adaptive weighted averaging and non-adaptive mean filtering algorithms under different noise variances. Relevant results show that the MAWA filtering algorithm can preserve image structures and edges under motion after attenuating noise, and thus may be used in image sequence filtering. 相似文献
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为去除常出现在图像采集和日常摄影中的摩尔纹噪声,提出一种由样条小波生成的紧框架下的稀疏信号恢复算法。该算法利用摩尔纹噪声的频域特性确定受影响的傅里叶频谱区域;利用图像在给定紧框架下的稀疏性,根据压缩感知理论实现数据在傅里叶频谱上的非线性插值。实验结果表明,相比传统频域滤波算法,该算法恢复图像的峰值信噪比更高,更符合人的视觉审美,在去除摩尔纹噪声的同时,还可有效保留图像边缘信息。 相似文献
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谭艳丽 《西安文理学院学报》2014,(4):28-31
根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点,结合中值滤波,在小波域内对高频子带图像进行中值滤波.仿真结果表明,此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且能较好的保留图像的边缘细节,可获得较好的去噪效果. 相似文献
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陈木生 《泉州师范学院学报》2014,(2):67-70
针对图像中的高斯噪声干扰,提出一种改进的图像去噪方法．首先利用Curvelet变换将含噪声图像分解成多个子频带,再根据子带系数的高斯分布特性,利用阈值去噪和加权平均滤波相结合的方法对高频子带进行去噪处理,最后利用Curvelet反变换得到去噪后的图像．为了验证该方法的有效性,与传统的硬阈值、软阈值、基于小波变换的方法相比较,实验结果表明,该方法能够获得较好的峰值信噪比和视觉特性,保留较多的细节信息．同时也说明了Curvelet变换比小波变换能够得到更好的去噪效果． 相似文献
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针对传统的中值滤波法消除脉冲噪声时存在的缺陷,充分利用脉冲噪声的特征,提出了一种简单的噪声像素检测方法,在滤波处理前先检测像素是否被脉冲噪声污染,从而有选择地对噪声进行自适应中值滤波,该算法不仅能够有效滤除脉冲噪声,而且具有较少的计算量和较高的峰值信噪比。仿真结果证明了算法的有效性。 相似文献
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图像消噪是信号处理中的一个经典问题,传统的消噪方法多采用平均或线性方法进行,但是其消噪效果不好,随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像消噪领域受到越来越多的关注,文章将以MATLAB为平台介绍以小波变换去除图像噪声的基本方法,并且在MATLAB中分析和验证滤波效果。 相似文献
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提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除GPU实现算法。该算法首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后对噪声像素作标准中值滤波,如果中值为信号,则用中值代替噪声像素灰度值;如果中值为噪声,则取中值邻域,如果中值邻域为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口,重复算法。但随着图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器（GPU）的并行处理特征,并在GPU上实现了本文算法。实验结果表明所提出的算法较经典的自适应中值滤波算法有较好的去噪效果和边缘保护能力,并且随着图像规模的增大,算法执行时间较CPU可以提高最多3个数量级。 相似文献
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武英 《南京晓庄学院学报》2009,25(3):86-89
在已有极值中值的滤波算法的基础上,提出一种自适应滤波算法.该算法对于不同椒盐噪声密度采用不同滤波方法,在噪声密度较低时,采用同时考虑灰度差值和空间距离的自适应权重函数进行滤波,在噪声密度较大时,采用递归方式进行均值滤波.实验证明,该算法在滤除椒盐噪声能力、细节保护能力方面均有较大提高. 相似文献