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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
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提出了一种基于生成器网络的遥感图像超分辨率方法。该方法对网络的权重随机初始化,无需使用数据集进行预训练。输入待修复的低分辨率图像,通过迭代训练网络,生成网络输出边缘更为清晰的超分辨率图像。对遥感图像上复杂纹理的修复也达到了更清晰的预期效果。实验结果表明,生成网络能在遥感图像超分辨率上达到经过大量数据集训练的卷积神经网络相似甚至更好的表现。 相似文献
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针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进 Normalshrink 自适应阈值去噪算法,通过 3 次 B 样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进 Normalshrink 自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的 Candy 算子和传统的 Normalshrink 自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约 5db。 相似文献
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毛琴 《内江师范学院学报》2012,27(2):25-28
提出了基于三维柏林噪声与位移贴图的真实感水面生成算法.三维柏林噪声图像可以看作是一系列连续的二维噪声图像,使用位移映射将这一系列的噪声图像作用到水面网格上,作为水面网格点的高度值的激励源.最终模拟了一个连续动态变化的水面环境. 相似文献
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超焦点距离又称超焦距 ,是景深理论中较为特殊的现象。研究超焦点距离 ,是为了解决从有限远一直到无限远这样一个很大的距离上景物清晰问题。也就是说 ,在保证无限远景物清晰的条件下 ,怎样才能使离镜头尽可能近的景物同时结成清晰的像。根据景深原理 ,要获得最大的景深 ,调焦距离不能对在无限远 ,而必须对在“超焦点距离”上。一、什么是超焦点距离当我们把镜头的焦点对向无限远 (∞ )时 ,位于无限远的景物会清晰地成像在底片平面上 ,而在有限距离某一点上的景物在底片上也同时聚成了可以允许的清晰像点 ,再近的景物就模糊不清了 ,那么由最… 相似文献
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宋娈娈 《商丘师范学院学报》2014,(12):10-14
针对模糊C均值（ FCM）图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法对含噪图像有很好的分割结果。 相似文献
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项芳莉 《淮南师范学院学报》2014,(3):12-15
图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。 相似文献
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引导滤波是一种能保持图像边缘的滤波器,可用来减少图像噪声。高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian,LoG）在去噪的同时能够检测到边缘信息,并实现图像边缘增强。针对 X 光安检图像噪声大、边缘不清晰、对比度低等特点,提出一种基于引导滤波与 LOG 算子的安检图像增强算法。首先用引导滤波对图像作平滑处理,然后用 LoG 算子检测其边缘并进行增强,最后用限制对比度自适应局部直方均衡化（CLAHE）作对比度拉伸。实验结果表明,该算法与改进 CLAHE 算法相比,平均梯度可提高 50%左右,图像清晰度较高。 相似文献
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针对传统硬膜外麻醉手术依赖盲触导致效率低下的问题,提出了一种基于超声图像处理的穿刺引导定位方法,但因腰椎超声图像清晰度不够、空间分辨率低、斑点噪声大,影响医生解读和特定解剖结构定位。为提高超声图像的可释性,提出一种新的腰椎超声图像处理系统。各向异性扩散滤波器结合对比度增强,使图像平滑、解剖结构突出;采用一种新的自适应阈值二值化算法,既能去除斑点噪声,又能获得清晰的超声图像解剖结构,非均匀波的局部平均反射率在图像预处理算法中成功移除。采用模板匹配算法自动识别感兴趣特征,为硬膜外麻醉进行定位。通过多幅超声图像检测,取得97.37%的成功率,很好地解决了硬膜外麻醉手术效率低下问题。 相似文献
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一般情况下,通过在血管中注入造影剂在X光下所显示的影像来检测血管会受背景噪声、血管形态模糊和目标混杂等影响,鉴于此,提出一种基于过完备字典的图像稀疏表示的血管检测方法。该方法先建立一个关于血管图像的背景图像的过完备字典,然后用SRC算法会得到一个系数矩阵,并利用系数矩阵与字典矩阵相乘,便能重构出一个底板图像。为了突出血管,只需将重构的底板图像与原图像做相减,这样得到的新图像就能去除噪声,使血管能在视网膜眼底图像中更清晰地显示出来。实验结果表明,该方法对于视网膜眼底图像处理效果良好,使视网膜眼底图像中的血管能更容易被检测到。 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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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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虚拟演播室技术在教育电视节目制作中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
一、虚拟演播室的原理 虚拟演播室系统(The Virtual Studio System,VSS)是近几年来随着计算机技术的飞速发展和色键技术的不断改进而出现的一种新的电视节目制作系统.是一个只有演员和道具,不需要实际场景的演播室.它利用计算机技术和视频技术,把实际存在的景物图像和由计算机生成的,并不存在于现实世界的人工图像实时地合成,形成具有完全真实感的三维视觉效果. 相似文献
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根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
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从图像的获取、传输到图像的重现过程中,会遇到各式各样的噪声,这些噪声将会使图像的质量下降,甚至无法识别。本文介绍一种电视中常见的散弹噪声,并将其从图像中滤除,使得图像更加清晰。 相似文献
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噪声图像的恢复是影响图像信息的一个重要因素,提出了一种新的滤波算法,该算法首先利用阀值把噪声和图像像素区分开来,再对像素进一步区分出脉冲噪声和图像像素,最后对脉冲噪声用改进的加权中值滤波器滤波。仿真结果表明,该方法对脉冲噪声有很好的抑制作用,而且较好地保存了图像细节和结构信息,证明该方法具有实用性和有效性。 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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李建忠 《韩山师范学院学报》2009,30(6)
提出了一个基于离散小波变换和离散余弦变换组合的并应用计算机生成全息图作为水印图像的水印新方案.应用离散余弦变换消除小波系数的相关性,在载体图像的小波域嵌入全息水印图像.实验结果表明,该水印方案对JPEG压缩、滤波、噪声、剪切等攻击具有很好的鲁棒性,全息水印图像能够被正确提取及再现. 相似文献