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图像去噪

  • 基于紫外和红外光谱联合的低零值绝缘子状态监测技术研究
    零值绝缘子；图像去噪；破损特征；过热特征；闪络特征中图分类号： TP391.4文献标志码： A  文章编号： 1001-5922（2023）08-0180-05Research on low zero insulator condition monitoring technologybased on combined ultraviolet and infrared spectroscopyXIA Liwei，ZHANG Chuqian，YIN Hong，

    粘接 2023年8期2023-09-05

  • 轮胎图像去噪方法研究
    算法实现轮胎图像去噪；最后通过实验验证了轮胎图像去噪方法的有效性，分析了不同方法的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio， PSNR）性能。关键词： 轮胎图像； 图像去噪； 均值滤波； 中值滤波； 小波变换中图分类号：TP391.4          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2023）05-11-04Research on tire image denoising methodsLiu Hongbin

    计算机时代 2023年5期2023-05-14

  • 基于区域划分的非局部均值图像去噪算法的改进
    蒋林关键词：图像去噪；非局部均值；欧氏距离；权重函数中图分类号：TP391 文献标识码：A1 引言（Introduction）图像在获取、传输的过程中会受到噪声的干扰，导致图像的边界轮廓、线条纹理等细节部分变得模糊不清，因此需要对图像进行降噪处理，以便进行更高层次的图像分析与理解。BUADES等[1]提出了非局部均值去噪算法，打破了传统局部邻域的限制，用相似像素加权平均实现图像去噪，这种方法取得了较好的去噪效果。为了进一步提升去噪效果，部分学者对NLM算法

    软件工程 2023年5期2023-05-09

  • 基于密度聚类与灰度变换的NSST域声呐图像去噪
    玺摘要：传统图像去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时，难以有效保留细节特征.针对该问题，提出一种基于密度聚类与灰度变换的非下采样剪切波域图像去噪方法.利用非下采样剪切波变换将含噪图像分解为高频系数和低频系数，根据声呐图像中斑点噪声的分布特性，采用基于密度的噪声应用空间聚类（Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）算法对高频系数进行处理，分离噪声信号，保留细节信息；

    湖南大学学报·自然科学版 2022年8期2022-11-14

  • 基于CNN的小波域低剂量CT图像去噪算法研究
    低剂量CT;图像去噪;平稳小波变换;残差神经网络中图分类号：TP305      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）25-0082-04开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：1 概述X射线计算机断层扫描（CT） 是现代医学影像中重要的成像方式之一[1]，CT由于其能够高质量呈现人体器官结构信息的特性，在现代临床医学的病情诊断中被广泛使用。然而，X射线在穿过人体时，会引发人体内的分子与化學物质发生反应，对人体带来危害。随着X射线剂量

    电脑知识与技术 2022年25期2022-10-18

  • 图像去噪在火焰识别中的应用研究
    ;小波变换;图像去噪;火焰识别火灾一直以来都严重威胁着人类的生命和财产安全，影响着社会的稳定。在火灾事故中，现场调查人员通过对火灾现场的调查可以帮助查明火灾原因，总结火灾经验，对于预防火灾有着极其重要的作用。随着社会和科技的发展，近年来，视频火灾的侦查技术成为火灾调查新的研究热点。调查人员通过对火灾现场相关的视频和图像进行技术分析，进一步判断火灾起火点、起火原因以及火灾发展过程。而现场采集的视频图像在拍摄、采集、传输、处理等过程中，会因为各种不可避免的原因

    消防界 2022年11期2022-07-02

  • 监督性机器学习算法在图像去噪中的应用
    位置，导致在图像去噪过程中丢失图像原始信息，需要反复对比去噪后的图像与原始图像，增加图像的去噪时间。深度学习在处理实际问题中发挥了巨大作用，可以通过各种智能技术手段，对信息图像进行处理，从而帮助人们更好地观察事物，采取较为正确的行动，研究监督性机器学习算法在图像去噪中的应用方法。在多点位设置图像噪点分隔节点的基础上，采用监督性机器学习算法，构建图像的噪点提取模型，聚类理论筛选噪点完成图像去噪，完成监督性机器学习算法在图像去噪中的应用方法设计。实验结果表明：

    电脑知识与技术 2022年16期2022-05-30

  • 基于改进生成对抗网络的图像去噪方法
    摘要：针对在图像去噪领域一些传统方法已无法解决数据维度、數据质量、数据复杂度的问题，本文提出基于改进的生成对抗网络GAN的图像去噪方法。该方法首先给在ImageNet数据集中随机挑选出的原始图像分别加上0.15、0.25的高斯噪声得到带噪声的模糊图像，然后将模糊图像输入到增加了残差网络的生成网络里得到去噪图像，将原始图像和去噪图像一同输入到判别网络里进行训练，训练时采用特定的损失函数来优化训练，最后用峰值信噪比和结构相似性两个指标来衡量该方法与其他方法的去

    电脑知识与技术 2022年12期2022-05-29

  • 一种基于FPGA应用于红外图像的去噪方法
    的视觉感官，图像去噪成为图像处理不可或缺的环节。国内外对图像去噪的研究能够应用大多数的场景。针对红外图像应用场景，采用去噪效果好、实时性好、资源占用较少的，能在FPGA运行的去噪算法显得尤为重要。主要介绍一种应用在红外图像的去噪方法。该方法基于常规经典算法，结合行业实际应用，对去噪处理后的图像进行合理锐化，从而达到行业实际应用需求。[关键词]FPGA;图像去噪;红外图像[中图分类号]TP391.41 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（202

    今日自动化 2021年8期2021-11-28

  • 一种针对椒盐噪声的高速自适应中值滤波算法
    。关键词： 图像去噪; 中值滤波; 自适应; 椒盐噪声; 高速中图分类号：TP391          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）10-68-04A high speed adaptive median filtering algorithm for salt and pepper noise removingMa Lian， Li Lin（School of Electrical and Electronic Eng

    计算机时代 2021年10期2021-10-24

  • 基于深度学习的图像恢复技术研究与实现
    ;深度学习;图像去噪;计算生成全息图;图像光加密中图分类号：TP391    文献标识码： A文章编号：1009-3044（2021）14-0164-02在如今信息技术高度发展的时代，信息安全变得尤为重要，光加密作为一种可靠的图像加密技术具有安全，高效等特点。在光加密系统中，随机相位掩膜面积有限，为一截断纯相位模板，因此傅立叶谱不可能是一纯相位函数，故生成的图像具有严重的图像噪声。直接对数据集使用光加密系统的噪声图像使用深度学习去噪需要大量的数据样本，无法

    电脑知识与技术 2021年14期2021-07-19

  • 图像去模糊处理研究
    进，提出一种图像去噪效果更好的方法。该方法首先对图像添加高斯白模糊，模拟图像在不同程度下的模糊情况，其次对添加了不同高斯白噪声下的图像分别进行小波阈值、Wiener滤波、小波阈值和Wiener滤波联合去噪，对比不同不通滤波在相同条件下的去噪效果，最后，计算出降噪之前以及降噪之后的图像信噪比、峰值信噪比。仿真结果表明，该方法的信噪比和峰值信噪比大于比单独使用Wiener滤波和单独使用小波阈值去噪，图像的还原度也较之两者要好。关键词：小波变换;小波阈值;维纳滤

    电脑知识与技术 2020年32期2020-12-29

  • 基于高分辨小波混沌置换的平面设计图像处理技术研究
    高平面设计的图像去噪质量，文中基于高分辨率的小波混沌置换算法，提出一种适用于平面设计的图像处理方法。首先，通过二维小波变换的快速分解算法，计算图像在各个分量上的小波系数;再利用同一个分量或相邻分量小波系数之间的相关性，通过文中所提出的图像相位滤波算法，同时使用相应的小波系数重构处理后的图像，最终形成了完整的平面设计图像处理方案。仿真结果表明，与基于幅度的匹配滤波算法相比，所提出的算法具有更加理想的去噪效果。关键词： 平面设计; 图像处理; 小波变换; 小波

    现代电子技术 2020年24期2020-12-28

  • 基于小波的平面设计图像处理技术研究
    面设计中对于图像去噪质量要求日益增高的问题，文中提出基于小波的平面设计图像处理技术方案。在二维图像建模的基础上，利用离散小波的方法对图像进行变换，改进小波系数阈值设计并进行量化。为进一步提高图像去噪与恢复的质量，文中还设计基于小波分解尺度的自适应阈值设置方法，可以有效地自适应调节阈值以保留有效信息。仿真验证与数据分析结果表明，文中所设计的算法相比于现有算法可以更好地对图像进行去噪与恢复，自适应阈值可以有效提高图像恢复质量。关键词： 平面设计; 图像处理;

    现代电子技术 2020年22期2020-12-07

  • 藏文文献版面分析中去噪方法研究
    价。关键词：图像去噪;卷积神经网络;残差学习;藏文文献版面中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）29-0196-03随着现代科技的发展和电子数码产品的普及，图像在人们生产和生活中的应用越来越普及[1]。但是，由于物理或人为等因素，可能会导致图像在采集和传输过程中受到不同程度噪声的干扰[2]。因此，图像去噪是图像研究领域极其重要的一步。1 研究基礎现如今图像去噪的研究发展已经较为成熟，以神经网络的普及为分界点，图像去噪方

    电脑知识与技术 2020年29期2020-12-01

  • 基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪
    滤波的指静脉图像去噪算法。该算法首先生成静脉图像像素点的Hessian矩阵，然后通过Frangi滤波对起皮干裂区域进行精准检测，最后对受干扰区域进行非局部均值滤波去噪。理论分析与实验结果表明，该算法与现有经典静脉去噪算法相比，充分利用了图像上其它区域的冗余信息，在实现去噪的同时，更好地保留了非受干扰图像区域的静脉细节部分，一定程度上克服了经典去噪算法对整个图像的过平滑问题。在认假率为0时，拒真率相比原结果降低了5.63%。关键词：Hessian矩阵;Fra

    软件导刊 2020年1期2020-07-14

  • 基于图像传感器的图像画质增强算法研究
    处理技术; 图像去噪; 信号采集; 双边滤波; 性能测试中图分类号： TN911.73?34; TP317.4                   文献标识码： A                文章编号： 1004?373X（2020）07?0066?04Research on image quality enhancement algorithm based on image sensorLIU Chun， TAO Weiwei（School of S

    现代电子技术 2020年7期2020-06-15

  • 中值检测的迭代中值滤波算法
    。关键词： 图像去噪; 噪声检测; 噪声滤除; 迭代中值滤波; 加权中值滤波; 中值检测中图分类号： TN911.73?34; TP391                    文献标识码： A                 文章编号： 1004?373X（2020）07?0070?04Iterative median filtering algorithm based on median detectionCHEN Jiayi1， DONG Mengy

    现代电子技术 2020年7期2020-06-15

  • 基于加权稀疏与加权核范数最小化的图像去噪
    摘要：为提高图像去噪的性能，本文提出一种基于加权稀疏表示结合加权核范数最小化的图像去噪算法。通过高斯混合模型（GMM）学习算法，从自然图像中学习非局部自相似先验信息，利用加权稀疏编码来辅助重构图像的细节纹理，及低秩正则化来恢复噪声图像块矩阵的潜在结构。实验表明，该算法在保留图像的结构和纹理信息的同时能更好地去除噪声。关键词：图像去噪;非局部自相似;加权稀疏表示;加权核范数中图分类号：G642.0          文献标识码：A图像去噪作为低层视觉中的经典

    海峡科技与产业 2020年2期2020-06-11

  • 一种基于多级阈值的中值滤波算法设计
    但是不能在对图像去噪的基础上很好地保留图像细节。针对该算法存在的缺点，提出了基于多级阈值的中值滤波算法。采用Matlab软件编程，通过设定多级阈值方法来检测当前像素点是否为噪声点，使算法在去噪的基础上对图像细节有良好的改善。实验结果表明改进的加权中值滤波算法对图像细节有明显的提高。关键词： 图像去噪; 加权中值滤波; Matlab; 多级阈值Abstract： Although the weighted median filter has good den

    计算机时代 2020年5期2020-06-04

  • 基于小波分解和NAS-RIF算法对图像去噪的研究
    果。关键词：图像去噪;小波分解;NAS-RIF算法;PSNR中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）03-0196-02现如今信息来源不再局限于语言和文字，还包括音频、视频和图像等。据统计，信息来源的主要途径是图像。然而，人们在获取图像时经常会受到外部环境的噪声干扰，这严重影响了视觉效果。通过消除原始图像中的噪声，可以提高图像的清晰度。因此研究图像处理中的图像去噪显得尤为重要。图像噪声多种多样，其性质特征各不相同，本文

    电脑知识与技术 2020年3期2020-04-08

  • 图像去噪方法研究进展
    像处理，需对图像去噪。文章介绍了几种常用的图像去噪方法，如中值滤波、BM3D、均值滤波、小波去噪等，通过对这几种去噪方法的基本思想和算法流程的对比研究，分析并总结了这些方法处理噪声的效果和优缺点。关键词： 图像去噪; 椒盐噪声; 高斯噪声; 小波去噪中图分类号：TP391          文献标识码：A    文章编号：1006-8228（2020）02-29-04Research progress of image denoising methodsG

    计算机时代 2020年2期2020-04-05

  • 基于多尺度相似先验的非局部图像去噪算法
    张选德摘要：图像去噪是图像处理领域的一个基础研究课题，利用正则化建模方式解决图像去噪问题的关键在于正则化约束项的选择。通过分析图像结构信息，文章假定图像存在多尺度的结构特征，提出了以多尺度相似先验作为正则化约束项的非局部图像去噪模型。该算法利用奇异值分解和硬阈值方法对获得的多尺度相似矩阵进行协同去噪，通过数值实验表明，可以获得性能较好的去噪效果。关键词：图像去噪;正则项;多尺度特征;自相似结构特征;相似矩阵;非局部中图分类号：TP18        文献标

    电脑知识与技术 2020年2期2020-03-16

  • 基于小波变换的图像去噪优化算法研究
    于小波变换的图像去噪早已成了目前图像去噪的主要方式之一。本文对基于小波的图像去噪开展了系统的的研究，首先概述了小波去噪的现状，接着简述了几种经典的小波变换去噪方法;对于小波变换阈值去噪方法的原理进行了详细的讨论。最后进行分析比较，列出优缺点及适用条件，并提出一种改进的去噪函数，给实验结果。关键词：小波变换;图像去噪;阈值函数一、引言现如今人类传递信息的主要载体是语音和图片。其中图像信息以其信息量大，传输速度快，功用距离远等一系列特点被选为人类传递信息的关键

    科学与财富 2020年1期2020-03-02

  • 基于MATLAB的掌静脉图像去噪算法研究
    对几种经典的图像去噪算法进行研究，并将它们应用于掌静脉图像去噪，最后通过MATLAB仿真进行了测试。关键词：MATLAB;图像去噪;掌静脉图像中图分类号：TP391.7文献标识码：AAbstract：Images often be polluted by sound pollution during its capture and transmission.That cause a declining quality image.So，noises sho

    科技风 2020年3期2020-02-24

  • 一种改进的变分法图像去噪模型
    海燕【摘要】图像去噪是数字图像处理重要的预处理方法，在实际生活中有大量的应用.图像去噪的目的是为了改善图像的总体质量，本文提出了一种改进的全变分图像去噪模型并给出了其对应的更好数值求解方法，通过仿真实验对本文所提出的去噪方法的去噪效果检验，实验表明本文方法可以在有效去除噪声的同时更好地保留图像边缘等图像特征，且其数值实现方法更加简单并易于实现.【关键词】图像去噪;全变分;图像处理图像已经成为人类获取信息及利用信息的重要来源.但是在图像的获取、转换和传输过程

    数学学习与研究 2019年17期2019-10-18

  • 一种激光光斑图像的去噪算法研究
    确。关键词：图像去噪;光斑图像;光电转换;激光探测中图分类号：TB 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.27.1001 引言激光探测系统一般通过将激光信号变化成电信号，并通过不同的信息处理方法来获取不同的信息来实现探测目的，在侦察、测距及湍流探测等方面都有着较为广泛的应用。在所属光电转换过程中，使用红外相机对合适波长的激光光斑成像，由于光电探测器输出的电信号幅度正比于接收的光功率，这样就可以直观分析激光光斑的

    现代商贸工业 2019年27期2019-10-06

  • 基于机器学习的图像去噪研究
    ，机器学习的图像去噪又有三大类，分别是神经网络、稀疏算法和向量算法，通过对去噪过程进行研究，提高图像在信息传递中的清晰度和准确度，同时，增强去噪的作用效果。本文将主要就机器学习的去噪过程进行研究，分别从机器学习的去噪研究的含义，去噪研究的应用及提高去噪作用效果的相应措施几个方面进行详细讨论，为日后相应的措施改变提供理论参考和借鉴。关键词：机器学习;图像去噪;应用改进中图分类号：TP391.41;TP181      文献标识码：A 文章编号：2096-47

    现代信息科技 2019年14期2019-09-10

  • 基于GAN生成对抗网络的图像去噪及去噪原理的探究
    ）架构来解决图像去噪的问题。网络由判别网络和生成网络组成，半监督学习从噪声图像到去噪图像的端到端的映射。在生成网络中，在全卷积的情况下，噪声一步步地被消除，最后得到去噪图像。关键词：图像去噪  GAN  神经网络中图分类号：TP39   文献标识码：A            文章编号：1672-3791（2019）05（a）-0026-02在城市夜景拍摄或者星空拍摄中，会产生大量的噪点，这是由于高ISO和弱光散粒形成的随机噪点。图像噪点很大一部分原因是感光

    科技资讯 2019年13期2019-08-13

  • 基于分数阶微分算子与高斯曲率相结合的自适应图像去噪
    结合的自适应图像去噪方法。将高斯曲率引入偏微分方程模型中，由图像梯度进行边缘检测，再结合高斯曲率和分数阶微分算子的性质，由图像的局部方差建立分数阶微分算子，构建基于分数阶微分算子的自适应图像去噪模型，进行自适应地扩散去噪。结果表明，新算法性能优异，内部信息保护更具完整性，有利于实际应用。关键词： 图像去噪; 边缘检测; 去噪模型; 自适应扩散去噪; 高斯曲率; 分数阶微分算子中图分类号： TN911.7?34; TP391.41              

    现代电子技术 2019年15期2019-08-12

  • 基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
    应字典学习;图像去噪;稀疏表示;变分模型;非局部相似中图分类号： TP391.41文献标志码：AAbstract： Aiming at problem of additive Gauss noise removal， an improved image restoration algorithm based on the existing K-means Singular Value Decomposition （K-SVD） method was pro

    计算机应用 2019年2期2019-08-01

  • 基于稀疏模型的图像去噪算法研究
    线性逼近，在图像去噪方面已取得较好的实验效果。本文对图像去噪模型进行分析，介绍了稀疏编码思想实现图像去噪的原理，并对经典的稀疏去噪模型进行对比与分析。最后，基于稀疏模型对去噪算法进行分析，提出了稀疏模型在其他研究领域的展望。关键词：稀疏编码 字典学习 自相似性 非局部 图像去噪中图分类号：TP751.1 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）03（b）-0133-03Abstract： The sparse coding can achi

    科技创新导报 2019年8期2019-07-13

  • 基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法
    范数最小化的图像去噪算法。稀疏表示用于輔助重构清晰图像，加权核范数最小化用于图像块样本的低秩矩阵逼近。通过分析纹理数据找出熵较大的非平滑块，运用一种奇异值维纳滤波，从其差异矩阵中找出丢失的部分纹理信息，并将其与低秩去噪结果融合。实验结果表明，该算法能够保持图像的细小纹理，去噪效果更好，具有良好的鲁棒性与泛化性。关键词：稀疏表示;加权核范数最小化;图像去噪;图像特征;维纳滤波DOI：10. 11907/rjdk. 182239中图分类号：TP312文献标识码

    软件导刊 2019年6期2019-07-08

  • 基于改进小波阈值的红外热波无损检测图像噪声抑制方法的研究
    。关键词： 图像去噪; 红外热波无损检测; 红外热图; 小波阈值去噪中图分类号：TP751.1          文献标志码：A     文章编号：1006-8228（2019）01-75-04Abstract： In view of the low signal-to-noise ratio of infrared image in the application process， the theoretical principle and implem

    计算机时代 2019年1期2019-02-13

  • 基于改进自适应TV模型的全自适应去噪算法
    的TV模型在图像去噪效果方面优于原模型，自适应正则项系数算法能够弥补原图像去噪方法的不足。关键词：图像去噪;TV模型;ROF算法;正则项系数;自适应DOI：10.11907/rjd k.192284中图分类号：TP312 文献標识码：A 文章编号：1672-7800（2019）012-0112-060引言图像获取和传输过程中受到噪声污染在所难免，受污染的低质图像严重阻碍研究人员对图像的观测和研究，这时图像的恢复、去模糊、重建和修复就显得尤为重要。为有效去除

    软件导刊 2019年12期2019-02-07

  • 一种高效的自适应双边滤波方法
    ：双边滤波;图像去噪;灰度方差中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）10-0121-03在当今时代，图像处理因数码设备的普及而成为信息领域的热门研究方向，主要致力于解决人们在获取图像时所附带的噪声而降低图像质量的问题[1]。而双边滤波就是一个能在去除图像噪声的同时能较好地保留图像边缘细节的滤波方法。传统的双边滤波方法通过手动设置滤波参数的方法进行滤波，但仅凭经验人工设定参数的方法不能保证设定参数的合理性，且存

    数字技术与应用 2019年10期2019-01-08

  • 基于CUDA架构并行设计图像去噪算法
    要： 针对图像去噪算法中由于数据量大、计算复杂度高导致的实时性低的问题，通过对经典K?SVD图像去噪算法的并行性进行研究分析，设计基于CUDA架构的并行K?SVD图像去噪算法。该算法主要对去噪算法中矩阵拉伸、快速OMP和SVD等部分进行并行设计，采用“共享内存”“归并求和”等策略进行优化。实验结果表明，基于CUDA架构的并行算法比串行算法速度有了显著提高，最高加速比为12倍，极大提高了图像去噪算法的处理速度。关键词： CUDA； 图像去噪； K?SVD；

    现代电子技术 2018年22期2018-11-13

  • 基于正则化模型的K—SVD算法及其应用
    训练字典用于图像去噪时发现，新模型下字典重构出图像的峰值信噪比（PSNR）比传统算法提升0.5dB左右。关键词：K-SVD；正则化方法；字典学习；稀疏表示；图像去噪DOIDOI：10.11907/rjdk.173177中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）008-0114-04英文摘要Abstract：A method of K Singular Value Decomposition （K-SVD） based o

    软件导刊 2018年8期2018-10-29

  • 一种X射线图像白点噪声去除算法
    射线拍摄； 图像去噪； 低照度图像； 图像增强； 白点噪声； 像素点中图分类号： TN911.73?34； TP751.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）18?0096?03An algorithm for removing white spot noise in X?ray imagesCHEN Haijin， CHEN Wei（School of Electronic Information， Nantong Univer

    现代电子技术 2018年18期2018-09-12

  • PCB检测图像的空间域去噪方法研究
    B；AOI；图像去噪；空间滤波中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）04-0061-03图像空间域去噪顾名思义是直接对图像灰度级做运算进行去噪，根据算法的不同分为线性和非线性，包括均值滤波器，统计排序滤波器等。均值滤波器根据计算方式不同又可细分为算术均值、几何均值等其他滤波器。统计排序滤波器同样根据排序方式不同分为中值、最大值、最小值以及其他变种滤波器。1 均值滤波器此类滤波器平滑一副图像中的局部变化，它使用滤波器

    数字技术与应用 2018年4期2018-08-18

  • 二维卡尔曼滤波的多源信息集中式融合去噪方法
    集中式融合；图像去噪中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）20-0033-02Abstract： At present， a single algorithm or single sensor's image information can not meet the needs of high-precision image recognition task， the multi-sensor can obtain

    科技创新与应用 2018年20期2018-07-28

  • 遥感图像信号不相关随机噪声去除方法研究
    ，在一般数字图像去噪算法的基础上探讨了对遥感图像信号不相关随机噪声的去除方法。由于小波变换理论在图像去噪处理中的应用广泛且效果显著，在此着重研究基于小波变换的小波阈值去噪算法。进而在coif3小波函数下进行仿真实验，结合仿真结果比較硬阈值和软阈值对噪声滤除的效果，同时还在软阈值的基础上尝试了多级软阈值去噪算法。实验结果表明，软阈值处理后的去噪效果要优于硬阈值，而多级软阈值处理后的效果优于纯软阈值处理的效果。关键词： 图像去噪； 遥感图像； 信号不相关随机噪

    现代电子技术 2018年14期2018-07-27

  • 改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型
    阶偏微分方程图像去噪模型的不足，利用小波变换能够聚焦到图像细微变化的优势，提出一种基于小波域的偏微分方程图像去噪算法。并通过对小波的阈值和阈值函数做适当的改进以及利用加权函数将全变分和四阶偏微分方程去噪模型相结合的方法，得到一种改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型。MATLAB仿真结果表明，该模型和小波软阈值去噪、全变分模型以及四阶偏微分方程图像去噪模型相比，峰值信噪比有明显的提高，而且能够在很好地保留图像的边缘和细节信息的同时提高处理噪声的效率。关键词

    计算技术与自动化 2018年1期2018-04-12

  • 基于小波变换的CBCT图像去噪方法研究
    ；CBCT；图像去噪中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）04-0181-031 概述图像去噪，即以去除噪声的方式提高图像信噪比，进而达到突出特征、提高图像质量和利用率的目的[1]。图像去噪作为图像处理的重要组成部分，是近年来研究的热门。小波变换作为为近年来比较经典比较成熟的理论体系，已经应用于数学、天文物理各个领域，在数字图像处理中应用尤为广泛。传统去噪方法的不足在于使信号变换后的熵增高，无法刻画信号的非平稳特性

    电脑知识与技术 2018年4期2018-03-19

  • 基于字典学习的图像去噪研究
    K-SVD；图像去噪中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）02-0164-02Research on Image Denoising Based on Dictionary LearningCHENG Chun-yan（Faculty of Information Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000， Chi

    电脑知识与技术 2018年2期2018-02-03

  • 基于改进的小波阈值图像去噪算法研究
    和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷，提出一种改进的阈值去噪法，该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点，还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过Matlab仿真实验，使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后，除噪效果比较理想，在去噪性能指标上，PSNR（峰值信噪比）和EPI（边缘保护指数）均好于传统阈值方法。关键词：小波阈值；图像去噪；小波系数；峰值信噪比；边缘保护指数DOIDOI：10.11907/rjdk.172083中图分类

    软件导刊 2018年1期2018-02-01

  • 基于小波阈值的图像去噪
    ，选取较佳的图像去噪法。在Matlab上仿真结果表明，基于SURE阈值去噪法有效提高了图像去除噪声能力，保留较好的图像细节。关键词：图像去噪；小波阈值；SURE阈值；MATLAB0引言图像在生成或传输过程中很容易受到噪声（如敏感元器件内部产生的高斯噪声、光电转换过程中的泊松噪声和感光过程中产生的颗粒噪声）的干扰或影响而使图像的质量受到损害，为了抑制噪声，改善图像质量，便于后续处理，需要对图像进行去噪处理。目前，小波阈值去噪方法是小波去噪方法中最早被提出的一

    软件 2017年7期2018-01-24

  • 基于深度学习的图像处理技术
    ；图像处理；图像去噪；图像分类；图像增强中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）09-0065-02人工智能的发展促进了现代化科技和智能化生活的发展，它最大的贡献就是给人们生活和工作带来了极大的方便。而深度学习作为机器学习领域的一部分，在人工智能发展方面起着至关重要的作用。为此，加大对深度学习的研究，将深度学习与其它领域有机的结合起来，为了人们的生活和社会的发展，去研发一些新产品和新技术，显然是很必要的。1 图像处理

    数字技术与应用 2018年9期2018-01-18

  • 利用图像统计特征的的自适应中值滤波算法
    差 方向性 图像去噪中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：16723791（2017）11（b）-0021-02在处理椒盐噪聲时，自适应中值滤波算法是一种效果较好的算法[1]。该算法根据滤波窗口内中值与极大值和极小值的关系，判断中心点是否是噪声点[2]。当中心点在极大值和极小值之间认为是图像中的像素。当中心点该算法认为极值点是图像中的噪声点，但实际情况是有可能是图像的细节点[3]。本文根据局部均值与方差的信息设定一个阈值，来判断极值点是否

    科技资讯 2017年32期2018-01-09

  • 小波阈值图像去噪中小波基选择
    且广泛应用的图像去噪方法，在进行小波变换时必须选择一种类型的小波，不同的小波基存在着特性差异，直接影响去噪效果。实验表明，不同噪声的图像在进行阈值去噪处理时能够选择一种最优的小波基，达到去噪效果最佳。关键词：阈值；图像去噪；小波变换；小波基中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）30-0245-021 引言随着小波理论日益完善，小波以良好的时频局部化特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。目前小波去噪的方法大概可以分为

    电脑知识与技术 2018年30期2018-01-04

  • 抖动状态下运动模糊图像去噪滤波方法
    下的运动模糊图像去噪滤波一直存在效果不佳、误差大的问题，提出并设计了基于最小化全变差与稀疏表示结合的抖动状态下运动模糊图像去噪滤波器。通过成像噪声干扰及传输信道干扰两方面对运动模糊图像产生噪声的原因进行分析，确定抖动点，采用最小化全变差法构建全变差去噪模型，并进行加权平均，引入稀疏表示法构建运动模糊图像去噪滤波器模型，达到抖动状态下运动模糊图像去噪滤波器设计的目的。实验结果表明，采用改进去噪滤波器，相比传统的去噪滤波器其去噪滤波误差、效率等均有一定的优势。

    现代电子技术 2017年23期2017-12-20

  • 图像去噪算法研究
    的可读性，对图像去噪算法进行研究。分别采用均值滤波器、中值滤波器及自适应的维纳滤波器对图像进行去噪仿真，同时采用非下采样剪切波（NSST）对相应的含噪图像进行处理。经过实验仿真和均方误差的比较，NSST对含噪图像的去噪具有一定的有效性。关键词：图像去噪 均值滤波 中值滤波 剪切波中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）09（b）-0243-03现实中，我们所获得的数字图像大部分都是受到噪声干扰的，所以研究图像去

    科技资讯 2017年26期2017-11-08

  • 基于小波变换的图像阀值去噪算法
    。【关键词】图像去噪；小波变换；小波阀值去噪图像传统去噪方法是将含噪声的信号通过一个滤波器处理，之后得到滤波器处理之后的信号。但这种方法对于高斯白噪声这类的信号效果并不理想。在低信噪比的情况下，经过滤波处理之后，图像不仅没有得到理想的改善，并且处理之后的图像变的模糊，从而达不到所要求的效果。基于小波变换的图像阀值去噪算法，利用小波变换良好的局部化特性，在变换后图像特征处系数幅值较大，在相邻尺度层间有很强的相关性，便于提取和保护。本文分析了小波变换的过程，并

    科技视界 2017年14期2017-10-09

  • 基于图像处理的多小波变化理论及其应用
    图像压缩以及图像去噪等方面均具有更加显著的效果。关键词： 图像处理； 多小波变换； 图像去噪； 图像压缩中图分类号： TN911?34； TP391.9 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）18?0095?03Multi?wavelet transform theory based on image processing and its applicationRU Qingyun1， GUO Xianzhou2（1. Henan I

    现代电子技术 2017年18期2017-09-25

  • 结合全变分的双边滤波图像去噪方法研究
    亮摘 要： 图像去噪是数字图像处理过程中的一个重要步骤，它将直接影响到图像处理的最终质量。针对传统的全变分（TV）正则化去噪算法容易产生阶梯效应的缺点，利用双边滤波去噪算法在空间域和值域两个方面进行滤波的特点，提出一种结合TV模型的双边滤波方法，该方法能在一定程度上有效地改善阶梯效应。仿真实验结果表明，提出的去噪方法不仅能够获得较好的去噪效果，还能有效地保持图像的边缘特征信息，降噪效果明显。在较高水平噪声情况下，与TV算法相比，该方法针对小尺寸灰度图片（2

    现代电子技术 2017年17期2017-09-08

  • 基于图像去噪方法的研究
    。论文介绍了图像去噪方法，空间域和频域去噪方法，重点研究利用小波变换将图像从空间域中变换到频率域中，在频率域中再通过相关方法进行去噪的方法，利用这一方法达到去除图像噪声的目的。关键词：图像去噪；空间域；小波阈值去噪中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）05-0131-021 绪论1.1 图像降噪的必要性由于人类社会的飞速发展，科学技术在不断更新，数字成像设备如雨后春笋般层出不穷，计算机在人们生活中大范围普及，

    数字技术与应用 2017年5期2017-09-07

  • 视频车辆检测中改进的阈值分割算法研究
    学权重自适应图像去噪的迭代式阈值分割算法：利用数学形态学原理设计了一种权重自适应形态学滤波器，采用由小到大的多结构元构造串、并联复合形态的滤波器对视频序列图像进行去噪；同时，对迭代式阈值分割法引入一个偏移系数，可以更加快速获取最优分割阈值，对图像作精确的分割.实验证明，该算法比迭代式阈值分割算法的抗噪性好且减少阈值分割中的寻优尝试次数，得到了比较理想的分割效果.关键词：权重自适应；图像去噪；迭代式阈值分割；车辆检测中图分类号：TP317.4 文献标志码：A

    广西科技大学学报 2017年2期2017-05-30

  • 图像去噪中的小波变换应用策略
    了小波变换在图像去噪的中使用的处理方法，主要探讨了小波变换在图像去噪中的使用。[关键词]图像处理；图像去噪；去噪方法；小波变换一幅图像经常会受到各种各样因素的和破坏，这种干扰有可能发生在实际应用中，也有可能出现在传输过程中和量化等的处理中。由于受到这些因素的干扰，图像的质量会下降，甚至产生畸变。其中噪声的对图像的干扰是比较常见的。所以去噪是图像处理的基本方法，也是比较重要的方法。去噪后的图像质量可以提高，图像的信噪比也可以得到加强，图像特征也会凸显。所以，

    科技视界 2016年19期2017-05-18

  • 基于双树复小波变换的BivaShrink自选窗图像去噪算法
    ink自选窗图像去噪算法中。实验结果证明，BivaShrink自选窗优于BivaShrink 去噪算法，与传统的离散小波变换相比，双树复小波自选窗图像去噪效果优于BivaShrink自选窗。关键词：小波变换；图像去噪；双变量模型；双树复小波变换中图分类号：TN911.73 文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.10036199.2017.01.0221引言现如今图像已经成为大家经常要用到的信息，但图像中总是参杂着各类的噪声，会严重影响到图像处

    计算技术与自动化 2017年1期2017-05-08

  • 基于随机共振与双边滤波的图像去噪算法
    和双边滤波的图像去噪处理方法。实验结果表明，该方法能取得较好的去噪效果。关键词 双边滤波；随机共振；图像去噪；双稳系统DOI DOI： 10.11907/rjdk.162516中图分类号： TP312文献标识码： A 文章编号 文章编号： 16727800（2017）0020054030 引言噪声具有两面性。一方面，传统观点认为噪声是对信号的一种干扰，应该尽可能地消除或抑制，使输出信号质量得到改善；另一方面，科学研究表明，噪声并不是在任何情况下都起消极作用

    软件导刊 2017年2期2017-04-18

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