基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪

红外图像去噪研究是红外研究领域的热点问题,热图的去噪效果对后期的图像处理起着重要的作用。在此针对于红外热像传统去噪算法中无法有效保持红外热像差细节的不足提出了一种改进算法。该方法采用改进的中值滤波结合小波变换对红外热图进行去噪处理,结果实验仿真表明该方法能够有效保持红外图像热差细节的同时,对噪声抑制也具有理想的效果,对于后期处理具有很好的鲁棒性。     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

基于小波变换的红外图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。     

基于小波变换的超声图像去噪算法研究

在超声无损检测中,图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而质量下降,这对缺陷的识别和定位将产生不利影响。在对超声检测信号和噪声的种类及特点进行深入分析的基础上,运用小波变换阈值去噪的理论,对四种不同的噪声(高斯噪声、泊松噪声、椒盐噪声和斑点噪声),分别运用软阈值去噪法、硬阈值去噪法及NeighShrink去噪法进行去噪,发现NeighShrink去噪法去噪后的图像性噪比提高最多,边缘模糊也最小。用这三种去噪法对超声B扫图像进行去噪,验证了NeighShrink去噪法对于超声B扫图像具有最出色的去噪效果。     

伪彩色红外图像的小波自适应去噪算法

针对噪声污染的伪彩色红外图像,提出了一种小波自适应去噪算法.该方法首先将图像分解为R,G,B颜色分量图像,对每幅图像进行小波变换.根据变换后的不同细节子图的小波系数在区域及方向上具有的不同相关性,用不同的窗口对不同细节图像系数的方差进行估计,然后对小波系数进行一种改进的阈值处理,得到结果图像.结果表明,该方法能有效去除噪声,同时较好地保持了图像的边缘和细节.     

基于稀疏表示的红外图像去噪算法研究

红外图像具有动态范围窄、对比度低、易受噪声污染等缺点,传统红外图像去噪算法在去除噪声的同时也滤掉了图像细节。提出了一种基于稀疏表示的红外图像去噪新方法。该方法首先将原始红外图像进行聚类分析,再将每一聚类子图像分解成字典,由稀疏系数矩阵重构去噪后的红外图像。实验结果表明,该方法相比于传统红外图像去噪算法,能更好地保留图像的细节信息,视觉效果比较理想。     

基于小波阈值的医学图像去噪研究

在分析目前广泛应用的软阈值和硬阈值函数去噪方法的基础上,提出了一种改进的小波阈值函数的医学图像去噪方法.这种方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又有效克服了软阈值法细节模糊和硬阈值法去噪信号的失真现象.仿真结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医生的诊断.     

基于小波变换的红外图像去噪

提出一种基于新型阈值函数的小波域红外图像去噪法,其阈值函数表达式简单且连续,既克服了硬阈值函数不连续的缺点,又克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪红外图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,文中提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法和Matlab-wiener2滤波算法。     

基于离散正交小波变换的红外图像去噪方法

提出红外图像去噪方法，将小波变换与广义交叉确认原理相结合，在噪声方差未知的前提下，只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散正交小波变换后，分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪，使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明，该方法在有效地去除噪声的同时，能较好地保持红外图像的细节信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho提出的小波阈值去噪方法、Johnstone提出经过调整的小波阈值法和传统的中值滤波法。     

一种图像去噪的小波相位滤波改进算法

大多数的小波去噪方法都是基于图像小波幅度信息的,但对于低SNR图像来说,其小波域中的图像边缘信息被噪声掩盖,所以有人提出了对幅度不敏感的小波相位滤波算法,利用含噪图像分解后的相位信息来恢复图像,本文对这种算法作出了一些改进。在相位滤波的基础上,考虑Laplace邻域,试验结果表明比原算法效果好。     

基于迭代深度网络的红外图像增强算法

由于现有基于深度网络的图像增强模型直接学习退化图像与清晰图像之间的映射函数,忽略了观测模型保真项的约束,导致恢复的图像存在虚假纹理和细节丢失.本文提出了一种用于红外图像增强的改进深度网络,该网络将深度学习网络嵌入到一个迭代的图像增强任务中,通过图像增强模块和反投影模块交错优化,实现数据一致性约束.本文提出的深度网络不仅...     

基于邻近像素点和小波去噪的岩心图像修复

针对破损的岩心图像修复问题,提出了一种基于邻近像素点和小波去噪的岩心图像修复算法。计算待修复像素点的优先权来确定填充修复的顺序;利用待修复像素点周围的邻近信息和改进的加权函数进行像素点修复;对修复后的岩心图像进行小波去噪处理。算法将图像修复和小波去噪相结合,更好地实现了图像修复的目的。     

自适应门限子波消噪的专用芯片研究

本文从子波变换与完全重构FIR滤波器组的特定关系出发,将输入数据按一定规律重新排列之后实时地将数据分解到不同的尺度空间,然后经过正交子波基的Donoho非线性软门限消处理。同时,推导出信号休止期内的相对实时自适应噪声方差处。在此子波消噪专用芯片的研究过程中,利用可编程逻辑器件CPLD进行了时序仿真和验证,为超大规模子波芯片设计及实时应用提供一个良好的工作基础。     

小波支持向量去噪

噪声对图像质量产生不利影响,降低了图像的应用价值,为了更好的消除图像中的噪声,提出一种小波支持向量去噪方法.首先采集大量的激光散斑图像,并将它们划分成为训练图像集和测试图像集,然后将训练图像集输入到小波支持向量机进行学习,将图像中信号划分为噪声和有用信息,最后采用测试图像集对小波支持向量机去噪性能进行测试与分析.实验结果表明,相比于其它激光散斑图像去噪方法,小波支持向量机可以更加有效的去除噪声,可以很好的保护图像边缘细节信息,提高了激光散斑图像的质量.     

基于Deslauriers-Dubuc(4,2)小波的提升方案图像去噪方法

提升小波具有结构简单、运算量低、原位运算、节省缓存空间，逆变换通过结构翻转得到等诸多易于实现的特点。将基于Deslaufiers-Dubuc（4，2）小波的提升方案应用于图像的去躁处理中，能快速有效去除信号中的高斯白噪声等。将提升方案与中值滤波相结合，可同时滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声等。     

基于人眼视觉的红外图像增强算法研究

红外图像具有低对比度、噪声大、动态范围大以及视觉效果差等特点。传统的图像增强算法具有各自的局限性,处理后的视觉效果并不理想。为了改善红外图像的视觉效果,增强图像中目标的识别力,研究了基于人眼视觉特性的Retinex算法,结合红外图像的成像机制,将适用于可见光图像的Retinex增强算法应用于红外图像,取得了良好的视觉效果。在此基础上,对算法进行自适应改进,提出了AMSR算法。采用几种传统的图像增强算法和基于Retinex的算法对具有典型特性的红外图像进行增强处理,并计算客观评价指标。通过对实验结果的主观评价和客观指标分析,验证了AMSR增强算法对红外图像具有适用性和优越性。本文的研究工作对红外目标探测和识别具有重要的意义。     

基于提升小波的图像消噪

提升算法能够有效解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性.介绍了提升算法的过程,基于提升小波的图像消噪算法.实验结果表明,该算法消噪后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法.     

基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。     

基于全变分理论的红外图像去噪

为了去除红外图像中的噪声,提出了一种基于全变分理论的去噪算法。该方法继承了经典全变分模型在去除噪声中保护边缘的优点,结合图像平滑扩散原理,得到了一个全新的扩散函数;同时引入了一个边缘检测算子,对正则项和忠诚项的相关参量进行了改进,使得修复后的图像大大避免了阶梯效应;最后对该算法的实现进行了推导。结果表明,该算法能够有效地去除噪声,并且避免了阶梯效应的产生。     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.