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1.
将图像分解的小波域金字塔系数的每个邻域模型化为高斯尺度混合模型,并基于该模型提出一种贝叶斯估计方法,复原被线性降晰并叠加一加性高斯白噪声的模糊图像.仿真结果显示,本文算法无论从视觉效果还是峰值信噪比指标上都明显优于维纳滤波复原算法. 相似文献
2.
图像融合技术在图像去噪中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
陈木生 《泉州师范学院学报》2007,25(2):49-51,61
邻域平均法(NAM)应用于图像去噪时能够得到较好的平滑效果,但图像的细节信息丢失较多;基于小波变换的阈值图像去噪方法能够较好地保持图像的细节信息,但是平滑效果不理想.对这两种去噪方法所得到的图像进行小波变换,然后在小波域再按照一定的融合规则进行融合处理,得到去噪效果较好的图像.实验结果表明,融合后的图像能够较好地去除图像的噪声,具有较好的视觉效果和较高的峰值信噪比. 相似文献
3.
《绵阳师范学院学报》2016,(8)
文中提出通过加性半二次各向同性正则化方法恢复高斯模糊加噪声处理之后的图像,然后引入辅助矢量扩充原成本函数得到最小值,再进一步利用广义Krylov子空间投影进行计算求解,得到真实图像的近似解.最后通过实例选取不同的p值进行图像恢复,观察图像恢复的效果. 相似文献
4.
针对运动图像盲去模糊问题,基于生成对抗网络,提出利用一种端对端方式恢复模糊图像算法。运用生成对抗神经网络方法对运动模糊图像直接复原,跳过估计模糊核过程,增加感知损失作为损失项,使图片内容和全局结构接近。此外,增加结构相似性损失函数作为约束项,进一步提升生成图片与清晰图片的相似性。实验结果表明,新算法可有效去除运动图像模糊。与其它算法相比,所提算法获得的图像更加清晰。 相似文献
5.
《十堰职业技术学院学报》2017,(6):103-106
基于低秩近似方法进行图像去噪逐渐成为图像处理领域研究的热点。将图像块分解成一个低秩矩阵和噪声矩阵,利用矩阵的秩来约束图像块的相似性,且现有的非局部稀疏表示算法利用图像块的自相似性进行去噪。鉴于此,提出低秩近似与非局部稀疏的图像去噪模型。该算法加强了图像分解的全局稀疏性约束,更好地保留了图像的细节和边缘信息。 相似文献
6.
针对传统图像去运动模糊方法易放大噪声,产生振铃效应等问题,提出一种基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除算法。该算法利用引导滤波和L0滤波对图像进行预处理,将预处理后的梯度域图像块送入设计的卷积神经网络进行训练;提取训练好的模型参数,实现模糊核估计与图像复原;在图像复原过程中使用TV正则项进行图像去模糊。与其他算法相比,该算法能有效地抑制振铃效应和减弱噪声,去运动模糊效果较好。 相似文献
7.
提出一种基于NSCT的图像自适应降噪增强算法,对显微镜下获得的离焦图像进行图像恢复预处理.微纳米尺度光学显微镜下采集的离焦图像,通常细节、边缘和轮廓都不清晰,会影响到后续观测任务的精确度.NSCT变换由于多尺度和多方向性,拥有优越的变换功能,可以获得图像更多的纹理和边缘.结合微纳米尺度光学离焦图像的特点,对所有子带进行NSCT逆变换重新构建图像.最后通过对标准500 nm尺度栅格、导电探针和三角探针的实验结果表明,使用本文算法的图像效果更好,有效改善了离焦图像的质量. 相似文献
8.
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
9.
《绵阳师范学院学报》2018,(5):81-86
数学形态学滤波属于非线性滤波,针对传统的线性滤波对图像边缘等细节特征容易模糊的缺点,本文提出一种基于灰度形态学的自适应加权复合滤波优化算法,采用凸性多尺度结构元素对灰度图像进行多级形态开闭运算,根据形态滤波等幂特性,实现结构元素序列的自适应加权复合滤波,并对滤波效果进行PSNR评价,实验仿真结果表明该复合滤波算法在保留图像细节特征的同时能有效去除噪声,提高了图像信噪比. 相似文献
10.
分析了图像模糊的成因,介绍了车载图像去模糊技术方法的具体分类,在此基础上对车载图像去模糊算法进行了研究。对提高车载图像去模糊效果有参考价值。 相似文献