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噪声的方差估计是含噪图像处理中的常见问题之一,其基本思想是通过某种方法寻找含噪图像中的"纯"噪声子图像来估计原噪声方差.传统方法是通过空域或频域采样,得到该子噪声图像,然后直接对其估计方差,它对图像信息的分布有要求.在传统频域采样方法的基础上,提出一种结合图像小波变换系数层间相关性的新方法.其过程是:对第一级有效小波分解的斜向子块进行分析,利用小波变换系数的层间相关性,去除其中的图像信息,得到更"纯"的子噪声块,再估计其方差.通过仿真实验和实际4f系统输出图像实验证明,该方法比传统方法的估计结果更准确,更适合带宽较低的系统图像和图像本身高频信息较丰富的场合. 相似文献
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在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。 相似文献
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