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引入模糊关联集合概念,提出了一种基于模糊关联集合的图像去噪算法,并用该算法做了两组实验,通过对比两种噪声在采用均值滤波器、中值滤波器及基于模糊关联集合的图像去噪方法处理后的图片,得出了后者优于前两者的结论。 相似文献
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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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减少噪声同时还要保留有用的细节特征是图像去噪要解决的问题。本文对几种基于空间滤波的水下声呐图像去噪技术进行了对比,特别对三种典型的空间滤波器(均值滤波器,拉普拉斯高斯滤波器以及中值滤波器)进行了效果评价。在每幅图像上,使用了从3×3到29×29的所有窗口尺寸,用均方误差(Mean Square Error,简称MSE),峰值信噪比(PSN R)以及执行时间等来对空间滤波技术的表现进行分析评价。 相似文献
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图像降噪处理一直是图像处理领域的重点问题.红外图像容易受噪声的干扰,针对传统的傅里叶变换图像去噪技术由于傅里叶参数选择困难,造成红外图像中噪声无法彻底去除等问题,提出了一种改进的快速连续的傅里叶变换红外图像降噪算法.仿真实验表明,提出的方法能够有效地去除噪声,提高了算法的执行效率. 相似文献
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为了在图像去噪过程中提高去噪效率,本文结合差分曲率和分数阶微分算子,提出一种新的自适应图像去噪模型.把差分曲率引进偏微分方程图像去噪模型中,利用图像梯度、差分曲率和分数阶微分算子的性质,较好的区分图像边缘、平坦区域及噪声,分数阶微分算子由图像中局部方差确定,构造的去噪模型能自适应的扩散去噪,并且在去噪的同时可以保留更多的边缘信息和纹理.实验表明,新算法在客观质量评价方面,提高了峰值信噪比和结构相似度;在主观视觉方面,保留了更多的边缘信息,得到了较好的图像去噪效果. 相似文献
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图像去噪是图像处理研究中的关键问题之一,其核心问题是如何在减少噪声的同时保留有用的图像边缘等细节特征。图像去噪通用的方法是采用空间滤波,特别是高斯滤波在图像去噪领域应用非常广泛。本文尝试将高斯滤波技术应用于水下声呐图像去噪中,并试验了不同的窗口尺寸,以期获得最佳的去噪效果,并和其他几种典型的空间滤波器(如均值滤波、拉普拉斯-高斯滤波等)进行了对比实验。采用峰值信噪比(PSNR)、执行时间以及均方误差(MSE)三种评价系数进行综合评价,并通过分析得到高斯滤波时的最佳滤波窗口尺寸。 相似文献
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本文介绍了医学图像,尤其是磁共振成像及噪声产生的原理,提出图像去噪的必要性,提出了基于非局域均值的模糊聚类滤波算法,通过仿真实验比较了非局域模糊聚类法、非局域均值法(NLM:Non-Local Mean)两种滤波算法,最终得出结果,通过非局域模糊聚类滤波算法可有效去除MRI图像的噪声,去噪后的图像清晰,无明显伪影,总体效果上要优于非局域均值滤波法。 相似文献
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图像去噪在图像处理中极其重要。本文就几种常用的图像去噪方法进行了详细的综述,阐述了各方法的理论原理以及其优缺点,同时也给出了其对同一副测试图像的去噪效果。 相似文献
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图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大地影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。 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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全变分理论一直是图像修复和去噪领域的关注热点。本文针对红外辐射强度图像易受噪声干扰的问题,以全变分理论为基础,通过Canny边缘检测算子提取边缘,提出了基于边缘检测的全变分模型去噪方法。实验表明:该算法不仅能够去除噪声,而且保护图像边缘细节不被平滑的程度更高,此外缓解了传统全变分模型平坦区域噪声抑制不充分的问题,峰值信噪比明显提高,优于常用的图像去噪方法。 相似文献
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几种图像边缘检测算法的比较与展望 总被引：2，自引：0，他引：2
图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题,在实际中有着重要的应用。分基于一阶微分和基于二阶微分两类介绍了几种常用的图像边缘检测算法,进行了对比,并对其性能和算法特点进行了分析,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图和加了噪声后的对比图。最后,对图像边缘检测算法的发展方向提出了自己的看法。 相似文献