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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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介绍局部统计滤波法的原理及算法,以慢性肝炎B超图像为例,与中值滤波和低通滤波相比较,指出局部统计滤波算法具有既能去噪声又能保持图像细节,是一种性能良好的滤波算法。 相似文献
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针对DCP算法的透射率估计精度不高、图像去雾效果不佳的问题,提出了一种基于透射率容差参数修正的图像去雾改进DCP算法。首先优化DCP算法的暗原色提取过程,并在考虑DCP先验知识的特征的前提下保持和平滑边缘,然后利用双边滤波和最大值滤波法进行组合式协同,对透射率进行细化,并引入容差参数用于修正失效场景下的透射率,避免复原图像失真。算法仿真实验结果表明,本文提出的改进算法具有较快的运行时间,且降低了原算法的图像失真和去雾效果。 相似文献
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随着社会经济的不断发展和科学技术的日益提高,人们对于各种数字仪器和数码产品的需求越来越多,同时,伴随着时代的进步,图像和视频已然成为当下人类活动中最常用的信息载体。但是,受种种因素的影响,图像的获取和传输过程很容易出现画质降低的问题,尤其以因各种噪声导致的图像降质问题最为严重。基于此,本文从图像阀值去燥算法理论基础出发,结合试验研究了小波变换下图像阀值去噪算法的应用改进方法,以希冀给予广大图像领域专家一些可行的帮助和建议,进而促进我国图像阀值去噪技术的进一步发展和进步。 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
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本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。 相似文献
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。其中图像二值化又是图像分割的重点。对局部阈值二值化法的几种常用的算法进行了综述。每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点,在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。 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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本文首先分析了红外辐射无损检测实验系统的原理及组成部分,进而通过对实验系统设置不同的参数,得到一系列红外无损检测成像的相关实验数据,描述了由于参数设置的不同,导致的不同检测结果。在此基础上,为了增加图像的辨识能力及信息含量,进一步研究了红外无损检测图像融合技术改进的几种算法,通过对像素融合法、区域融合法、对比度调制法、透明度融合法等几种图像融合技术算法的介绍,提高了红外辐射无损检测图像的缺陷辨识能力,为提高检测的灵敏度和可靠性提供理论技术支持。 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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高空间分辨率太阳图像中的列固定模式噪声降低了图像质量并对太阳大气现象、太阳物理的研究产生了影响。针对传统小波变换处理列固定模式噪声不足的问题,提出一种新型的基于小波变换和双滤波的去噪算法。首先,根据噪声的产生机理以及存在形式,将原始图像对数化并进行小波变换。其次,对小波域中的垂直分量进行中值滤波,去除其中的噪声小波系数。再次,利用小波逆变换得到无噪图像,并与对数化图像做差提取初始噪声。然后,对初始噪声进行低通高斯滤波并指数化得到结果噪声。最后,用原始图像除以结果噪声便得到去噪后的图像。真实图像的实验结果表明本文算法的去噪效果优于其他算法。实验表明本文算法在去除列固定模式噪声的同时,能够很好的保留图像信号,提高图像质量。 相似文献
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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。介绍了几种常用的图像边缘检测算法,并进行了对比。为了清楚地看出各种算法的效果,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图。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
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图像拼接技术能多幅背景相似的图像合成为一张全景图像,也可以补充某些图像缺失的部分,但是目前常用的拼接算法还存在准确性不高、鲁棒性不强的缺陷,为此本文提出了一种加权局部熵羽化的图像拼接模型。首先对图像的局部熵进行羽化,然后采用一元线性回归的方法对邻域像素的灰度图像进行相似度的优化,最后对图像的局部熵进行加权,以突出图像中领域像素之间的块相似度,降低羽化的痕迹。模型的对比仿真结果表明,本文提出的算法相比较SIFT算法,对于动态图像的拼接具有更高的准确性,并且抗噪性能更加,具有较好的鲁棒性。 相似文献