一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

几种图像去噪平滑算法的性能分析

一幅图像在生成、传递过程中常常会受到各种噪声的干扰。受到噪声干扰后的图像的视觉效果会大大受到影响。平滑技术用于平滑图像中的噪声，是数字图像处理中的重要组成部分。本文对受到几种典型噪声污染的图像分别进行了线性滤波、中值滤波和自适应滤波，并对其效果进行了分析比较，得出了结论。     

一种改进的动脉CT图像去噪方法

针对常用医学图像去噪方法中存在去除噪声不全面、图像清晰度损失的缺点,提出一种改进型的方法.根据Brige-Massart惩罚策略,由图像自身噪声确定每层阈值,根据控制变量法确定其他的相关因素.结合图像去噪目的与去噪效果,根据计算机断层扫描(CT)图像动脉区域的灰度值特点,对阈值进行硬阈值化处理.最后,对图像进行仿真对比实验,实验结果显示:中值小波去噪的峰值信噪比(R_PSN),标准信噪比(R_SN)与均方差(E_MS)数值都优于其他去噪方法.     

彩色图象的一种小波去噪方法

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。针对加了高斯噪声的彩色图象,通过选择合适的小波基使用小波萎缩法的阈值萎缩法进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中，球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声。中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果，对于白噪声降噪效果较差；小波包技术可以很好的消除白噪声，但对脉冲噪声滤波效果不理想。提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法。实验表明，这种综合方法具有良好的消噪效果，满足球团矿图像后续更高层次处理的要求。     

几种常见的图像去噪算法研究

基于图像在传输过程中会受噪声的影响,系统地阐述了噪声的种类以及图像的去噪原理,并且在此基础上研究了几种常用的图像去噪算法,最后给出了两种性能指标来判定图像去噪算法的优劣。     

一种高斯噪声组合滤波方法

为了有效滤除高斯噪声,提出了一种组合滤波方法.该方法首先通过定义新的维纳滤波模板进行预处理,以滤除一部分噪声;然后将图像进行二维小波分解,保留低频成分,对高频成分根据其噪声分布特征设计出新的形态学滤波模板分别进行滤波,并进行小波系数重构;最后通过设计一种新的小波增强函数,以提高图像的清晰度,最大限度保留图像细节信息.实...     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

基于小波包去噪和图像质量评估的指纹图像预处理

分析了指纹图像的噪声类型及传统指纹图像处理方法的不足,提出一种基于小波包去噪和图像质量评估相结合的指纹图像预处理方法,仿真结果表明：该方法能有效去除指纹中的随机噪声,降低干湿指纹和不完整指纹对指纹识别率的影响,且算法简单,处理速度快,能满足实时性要求.     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。