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提出了一种新的医学超声图象去噪方法 .首先 ,原始超声图象经对数变换 ,其乘性散粒噪声变为了加性噪声 ;然后再经小波变换后 ,基于隐马尔可夫树模型 ,应用贝叶斯方法去除加性噪声 ;最后 ,经小波反变换和指数变换恢复去噪后的原始超声图象 .测试结果表明 ,此方法在有效去除噪声的同时 ,能保留原始图象的细节边缘 .针对超声图象还对几种去噪算法作出定性比较 ,并对去噪性能给出定量分析 ,实验结果表明 ,该方法是可行的 相似文献
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为了消除在单尺度条件下进行图像修补过程中,在修复区域产生的累积误差,提出了基于多尺度MRF图像样本修补稳健算法.根据图像包含的尺度特征,应用序贯最大后验概率准则对不同尺度的匹配样本采用不同权重的代价函数,利用大尺度填充信息指导小尺度目标区域的修补,实现图像全局信息与局部信息的有机融合.实验结果表明,多尺度MRF图像样本修补算法能更好抑制修复区域由于累积误差产生的“垃圾物”和马赛克现象,同时保持良好的纹理和结构特征. 相似文献
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目的: 为将流形学习有效应用于图像的降维与识别中,并消除图像的仿射变换对流形结构产生的影响,本文提出一种仿射不变的自适应局部线性嵌入算法。方法: 该算法在局部线性嵌入的基础上,为适应产生各种仿射变换的图像样本,引入切线距离计算各样本之间的相似程度,以此描述样本空间中的距离,并通过图像相似度函数自适应计算样本空间中每一点的邻域数量。结果: 实验结果表明,该算法能够构造出更合理的低维流形结构,并有效提升统计识别的正确率。结论: 本文算法对仿射变换不敏感,表现出更强的稳健性。 相似文献
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暗原色先验单幅图像去雾改进算法 总被引:13,自引:5,他引:8
目的为解决传统基于暗原色先验的单幅图像去雾算法实现效率低以及恢复雾化图像在天空、白云等明亮区域颜色失真的不足,提出一种改进算法。方法通过分块思想,完成透射率的空间自适应估计;通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来判断雾图中是否含有明亮区域。结果该算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足。结论实验结果表明该改进算法可行、有效。 相似文献