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针对图像噪声问题,提出了一种改进的PCNN模型,将突触连接强度分别取0.06或0.1的可调值,并结合局部中值降噪,有效地滤除噪声。实验结果表明,该方法有效地去除了图像的噪声点,改善了图像的质量,同时与突触连接强度不变的PCNN及传统降噪算法等多种方法进行比较,此方法降噪结果最佳。 相似文献
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网络视频图像的双距离较远,环境复杂,很难保证压缩还原后的图像质量,使得图像包含大量的随机多维噪声,噪声特征属性呈现多元性,导致传递图像失真。为此,提出了一种基于像素小基团增强的网络课件图像清晰化算法。利用离散小波变换算法对图像进行去噪处理,去除外界因素对图像造成的干扰。利用像素基团能量的观点对图像进行增强处理,保证传递的动态图像的清晰化。实验结果表明,这种算法提高了远程网络视频教育动态图像的清晰度。 相似文献
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文章研究了一种离散分数傅立叶变换（DFRFT）域的图像水印方法。该算法根据分数傅里叶变换谱具有空域和频域双域信息表达能力,对水印载体图像进行某个级次的分数傅立叶变换,并将加密水印嵌入到载体图像的分数傅立叶谱中。仿真结果表明该算法对诸如JPEG压缩、高斯噪声干扰和图像剪切等图像处理均具较好的鲁棒性。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献
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针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。 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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为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种改进型的图像增强算法,首先对图像进行傅里叶变换,然后对图像进行直方图修正,采用高斯平滑滤波处理技术,最多得到清晰图像。实验结果表明,提出的改进算法有效地提高了图像的清晰度,图像增效效果更为平滑。 相似文献