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海洋测绘遥感影像噪声难以去除，在遥感影像场景分类时，存在去噪效果不明显、增强效果不显著、分类准确率低等问题。针对这些问题本文提出基于图卷积网络的海洋测绘遥感影像场景分类方法。采用小波阈值图像去噪算法对遥感影像场景进行去噪，再通过NSST(nonsubsampled shearlet transform)方法得到去噪后影像的低频子带滤波与高频子带滤波，并对其展开增强处理，将预处理之后的遥感影像输进图卷积网络模型中，运用该模型中的差异化单元、分类器学习单元与遥感影像特征差异化单元实现最终分类。实验结果表明：与对照方法相比，该方法对遥感影像的去噪效果更好，增强效果更明显，场景分类准确率更高。说明该方法能够有效提升海洋测绘遥感影像的场景分类性能。 相似文献
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研究医学DR图像增强问题,由于DR图像在拍摄过程中,受噪声的干扰,曝光量不当,人体组织太厚等原因,细节信息会被噪声等不利因素埋没,边缘变得不清晰,对比度降低,容易导致病变区域的误诊。为了给医生提供更加清晰的DR图像方便诊断,提出一种基于混合优化算法的医学DR图像增强方法,首先采用基于人工鱼群算法和细胞膜优化算法的混合优化算法对DR图像进行分解,然后对分解后的关注区的高频区做非线性增强,对关注区的低频区做Piecewise直方图均衡化增强,对非关注区做分段线性增强。仿真实验表明这种方法有效地消除了DR图像中噪声,增强后DR图像细节信息更加清楚,具有高的重复性、稳定性和鲁棒性。 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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由于传感器噪声或者拍摄抖动,容易导致数字图像含有噪声,所以必须对模糊图像进行修复处理,本文针对正则化模型在图像修复中还存在的抗噪性能较差的问题,提出了一种预光滑子正则化求解的图像修复策略。首先采用软阈值对正则化去噪模型进行最优化求解,然后构建基于离散小波的多重网格,然后为了得到最优正则化参数,采用预光滑子策略对其最粗层进行优化,并采用软阈值方法消除残留的高频信息。算法仿真实验结果表明,本文提出的方法在大多数噪声水平下比其它方法表现更优秀,并且计算时间明显比其它方法更少。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。 相似文献
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为提高彩色图像分割精度,解决传统分水岭图像分割算法误分割率高等问题,本文提出了一种基于改进分水岭算法的彩色图像分割方法。建立了基于偏微分方程的去噪模型,既可以抑制噪声又可以有效地保护图像轮廓。结合数学形态学、图像信息熵、区域合并实现图像分割。在彩色图像RGB空间利用信息熵求取形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后进行区域合并。仿真结果表明:本文所述分割方法准确度和清晰度较好,噪声抑制效果理想而且分割速度较快。 相似文献
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具有非线性、非平稳性特征的肾脏断面图像信号分为高频和低频两部分,传统的轮廓线提取方法没有针对不同部分采用不同方法进行提取,提取的轮廓线图象存在大量冗余数据且边缘并不清晰。针对肾脏断面图象的特点,提出一种EMD和小波分析及快速模糊算法的虚拟肾脏断面解剖信息轮廓线提取方法,避免了传统方法因为没有划分而造成提取不精的弊端,利用EMD算法将原始虚拟肾脏断面信号加噪后的图像每行(列)分解成个模态函数,根据其对图像质量的权重选取滤波后的高频中适当的阈值与低频叠加,得到去噪后的肾脏断面图像,利用小波分析算法提取图像高频部分轮廓线,利用快速模糊算法得到完整肾脏断面图像轮廓线。通过实验结果表明,提出的算法能有效的去除图像随机噪声,提取出的虚拟肾脏断面解剖信息轮廓线较其他方法更为准确和清晰。 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
研究特殊病种CT图像的挖掘方法问题。由于特殊病种的CT图像具有像素模糊性及分布不均的特点,采用传统的挖掘方法,容易受到噪声干扰,造成挖掘效率低下、准确性较低的缺陷,为此,提出基于模糊C均值聚类算法的特殊病种CT图像挖掘方法。针对原始CT图像模糊、噪声等问题,分别进行滤波去噪、图像增强等预处理,得到噪声最小化且清晰度较高的CT图像,将预处理后的图像进行灰度、形状和纹理方面的特征提取,并依据特征权重对图像进行分类,实现对病变图像及正常图像的有效识别。实验结果表明,采用改进算法进行特殊病种CT图像的挖掘,不但能够提高挖掘的精度还可以提高挖掘效率,节约系统耗时,能够满足临床诊断的实际需求,具有广泛的应用价值。 相似文献
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数字图像分割对于图像处理来说是很关键的。在逼近迭代的基础上引入了信息熵的概念。文中算法改变了逼近迭代法中循环终止条件,并且使阈值的选取自适应地根据分成的目标与背景的频数比率来确定,使其均值更能接近整幅图的期望值,结果更精确。实验结果表明,与直方图双峰法、最大类间方差法（Otsu法）、逼近迭代法相比,文中方法能有效克服背景和目标灰度对比度不大造成的困难,分割所得的图像最清晰、完整,去噪能力最强。 相似文献
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图像增强是通过改变图像特征使得图像质量得到改善的一种技术。水下图像由于受到光照条件的制约,图像对比度低,本文尝试在水下图像中进行多种对比度增强实验,包括对比度拉伸,直方图均衡化方法以及对比度受限自适应直方图均衡化方法(简称CLAHE)。采用均方误差对实验结果进行性能评估,以上方法在多种水下环境中测试。实验证明,CLAHE方法具有更好的增强效果。 相似文献
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本文介绍了扩散方程实现图像消噪处理基本原理,针对复数域前向扩散中在消噪过程中模糊图像细节的缺点,提出复数域前后向扩散图像增强方法,并通过实验证明了复数域前后向扩散在消去噪声的同时更好的保留图像的细节信息。 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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文章采用了一种基于离散小波(DWT)多分辨率分解的数字水印技术,研究了水印算法,将图像进行三级小波分解,产生三个高频带系列子图和一个低频带子图。由于人眼对高频信息的敏感度低于对低频信息的敏感度,因此,采用了把水印嵌入到小波图像中的高频系数中。通过MATLAB仿真实验实现了将水印信息嵌入到原始图像中的技术,再对含水印图像加椒盐噪声、高斯低通滤波和缩小50%再放大200%进行攻击以及JPEG压缩实验仿真,结果表明所提算法具有很好的视觉效果和鲁棒性。 相似文献
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瞬变电磁法是当前煤矿电法勘探中最常用的物探方法之一。在瞬变电磁数据采集时,不可避免地受到各种噪声的干扰,传统的去噪方法已不能适应目前的勘探精度要求。通过对一维信号模型加入高斯白噪声进行小波去噪计算机仿真,结果表明小波变换去除高频噪声效果良好。实测资料数据处理结果表明,选择合适的小波簇进行小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法, 相似文献
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图像的增强与分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径. 相似文献
19.
在传统的基于小波变换的人脸识别方法的基础上,加入稀疏表示的方法对人脸识别进行研究,进一步提高人脸识别率。小波变换把人脸图像分解为一幅低频人脸图像和三幅高频人脸图像,低频人脸图像代表人脸图像的全局(整体)信息,高频人脸图像代表人脸图像的纹理和边缘等细节信息。低频人脸图像在人脸识别中起到关键性作用,用正交投影的方法对低频人脸图进行识别得到的低频人脸图像分类隶属度。高频人脸图像在人脸识别中同样存在不可忽略的作用,用基于领域能量的方法把三幅高频人脸图像融合为一幅高频融合人脸图像,然后用稀疏表示的方法对融合图像进行识别得到高频人脸图像分类隶属度。最后把高、低频分类隶属度融合确定人脸图像所属类别,与传统人脸识别方法相比,进一步提高了人脸识别率。 相似文献
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介绍了一种在铁路机车信号传输过程中用小波变换的方法降低噪声干扰和提高信号通道信号信噪比的方法,即用小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性的特点,综合作为特征提取和低通滤波功能的手段,对机车信号和噪声干扰信号同时进行低通滤波和高通滤波,其低频系数主要反映信号信息,高频系数主要反映噪声和信号的细节信息。并对非平稳的机车含噪信号进行了多层小波分析,对每层高频分解系数进行阈值处理后再合成,做为有效达到滤除噪声和保留信号高频信息的手段对其进行了仿真分析。 相似文献