基于非局部均值的带钢表面图像去噪

为了在去除图像噪声的同时更好地保留图像的细节信息,现利用非局部均值图像去噪方法,通过高斯加权欧式距离来衡量图像块之间的相似性,并对相似窗、搜索窗、滤波参数进行有效的选取,从而在有效去除图像中的噪声的同时更好的保存了图像的纹理和边缘等细节信息。通过主观评价与客观评价两种方法对该方法的去噪效果做出评价。实验结果表明,基于非局部均值的图像去噪方法相较于传统的图像去噪方法不仅能有效的提高信噪比,而且也更好的保留了图像的边缘和纹理等细节信息。     

基于独立分量分析的近红外图像去噪方法的研究与应用

独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）是一种新的盲源信号分离方法,近年来已吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣.该文提出了基于独立分量分析的近红外图像去噪方法,该方法能有效地处理用黑白CCD传感器监测电力设备所产生的图像,使这种监测方案具有实用价值.文中简单描述了以黑白CCD传感器为核心器件的电力设备在线监测系统,阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了所提方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果.结果表明利用该方法可以有效的去除监测图像中的噪声,使温度场的显示更清晰,满足了实际的需求.     

非高斯双变量模型contourlet图像去噪

Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换.由于contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.详细分析了图像contourlet系数的统计特性,并利用非高斯双变量分布对系数层间相关性进行建模.最后,将此分布应用于图像去噪,就PSNR、NMSE和视觉质量这三方面的评价指标与contourlet HMT和小波阈值法进行了比较.实验结果表明：算法能获得较好的结果,尤其是对于含有丰富纹理的图像.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

一种新的基于小波变换的图像去噪算法

小波去噪算法的关键是如何处理小波变换系数。把电路中同或的思想引入图像去噪领域,在识别信噪属性时,综合考虑了小波系数的模极大值、相位等因素,提出了小波域同或去噪算法。较之经典方法,此方法在改善去噪效果的同时提高了算法的执行速度。     

基于小波变换的图像去噪研究

鉴于传统的去噪方法难于在时频域得到很好的兼顾,提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像实施二维离散小波变换,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理.Matlab仿真试验表明,具有很好的效果.     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

一种基于Contourlet变换的图像去噪方法

在变换域阈值去噪过程中,阈值的选取和阈值处理方法至关重要。提出一种基于contourlet变换的图像去噪方法。采用分层阈值,为每一级contourlet系数选取一个阈值。阈值处理中给出一种基于邻域的阈值处理方法,不仅考虑单个系数幅值的大小,而且考虑它的邻域系数幅值的大小。同时为了抑制在去噪图像边缘附近的伪吉布斯效应,引入cycle spin-ning来抑制这种图像失真。实验结果表明,利用文中去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。     

基于模糊异质扩散的图像去噪方法

将模糊思想与Perona-Malik方法相结合,提出一种新的基于模糊理论的图像异质扩散滤波方法。把异质扩散方程中的边界停止函数看作像素梯度对于图像连续平滑区域的模糊隶属度函数,利用模糊熵的概念来确定图像中分片连续区域间的边界阈值σ。本文的模糊方法和其他经典方法的异质扩散比较实验说明,该方法在保持图像的细节方面更具有优越性。