一种图像混合噪声滤波算法

高斯噪声和脉冲噪声同时出现在一幅图像中的情况较为常见,单独使用均值滤波和中值滤波得不到令人满意的效果。将传统的方法结合起来,提出多级中值滤波与小波阈值滤波相结合,在滤除噪声的同时尽可能保护图像的细节。实践证明,该方法效果较好。     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法.该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声.仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多.     

一种基于小波域的中值滤波去噪法

根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点,结合中值滤波,在小波域内对高频子带图像进行中值滤波.仿真结果表明,此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且能较好的保留图像的边缘细节,可获得较好的去噪效果.     

基于信号分析的椒盐噪声滤波算法

椒盐噪声对图像造成或亮或暗的像素点,从视觉上影响图像的质量。采用基于信号分析的方法去除图像中的椒盐噪声,信号分析能准确判断出噪声与信号像素,该方法依据椒盐噪声模型准确区分信号与噪声,对信号像素给予保留,而对于噪声像素则有针对性地对其作中值滤波、扩大的中值滤波或均值滤波。实验结果表明,与线性加权、梯度倒数加权以及小波去噪算法相比,文中算法能有效降低图像中的椒盐噪声,对图像的边缘与细节保持较好,并且能得到较高的信噪比。     

基于中值滤波的椒盐含噪图像去噪方法

为了有效地去除图像中的椒盐噪声,提高图像的质量,利用中值滤波算法进行去噪处理.分析了椒盐噪声的特性,阐述了中值滤波算法的去噪原理和优缺点.通过实验从主观评价和客观评价两方面对比了中值滤波和几种典型的图像去噪方法对椒盐噪声的去噪效果,并进一步分析了不同窗口大小的中值滤波对椒盐噪声的去噪效果.实验结果表明,中值滤波算法能很好地去除图像中的椒盐噪声.     

基于小波分析的图像去噪

针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。     

基于Curvelet变换和均值滤波的图像去噪方法

针对图像中的高斯噪声干扰,提出一种改进的图像去噪方法．首先利用Curvelet变换将含噪声图像分解成多个子频带,再根据子带系数的高斯分布特性,利用阈值去噪和加权平均滤波相结合的方法对高频子带进行去噪处理,最后利用Curvelet反变换得到去噪后的图像．为了验证该方法的有效性,与传统的硬阈值、软阈值、基于小波变换的方法相比较,实验结果表明,该方法能够获得较好的峰值信噪比和视觉特性,保留较多的细节信息．同时也说明了Curvelet变换比小波变换能够得到更好的去噪效果．     

图像去噪的小波阈值法研究

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。阈值的设置主要分为全局阈值法和局部阈值法。归纳了阈值的设置方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同噪声的图像分别采用全局阈值和局部阈值去噪。实验得出局部阈值优于全局阈值的结论。     

基于小波变换和中值滤波相结合的SAR图像相干斑的抑制

合成孔径雷达图像中相干斑噪声的存在降低了图像的质量,影响了图像的解译和后续处理。分析了图像相干斑噪声产生的机理,介绍了基于空域和频域的滤波方法的研究现状,并在阐述小波阈值去噪声方法的基础上考虑根据小波系数子带分布特征用定向窗口中值滤波代替阈值去噪声,提出了结合中值滤波的小波域SAR相干斑抑制方法,并通过和已有的方法比较,说明该方法非常有效。     

一种基于小波变换的改进 Normalshrink 自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进 Normalshrink 自适应阈值去噪算法,通过 3 次 B 样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进 Normalshrink 自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的 Candy 算子和传统的 Normalshrink 自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约 5db。     

改进的邻域均值滤波去噪算法研究

邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。     

基于小波变换的图像阈值去噪法

图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。     

基于小波系数相关性的图像去噪研究

本文主要介绍了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。为降低图像噪声增强程度,此方法对小波变换的阈值函数利用相关性进行了改进。同时,通过实验验证了该方法的有效性。     

改进型小波阈值超声图像去噪方法

在D.L.Donoho提出的小波软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的改进型半-软阈值方法,克服了经典小波阈值方法的缺点,能有效地改善图像的质量.通过Matlab对斑点超声图像进行去噪仿真,结果表明该方法优于软、硬阈值法,具有一定的应用价值.     

基于小波分析的面波信号处理

面波勘探在矿井探测方面已经成为了一种有力的手段。采集到的面波信号由于受到噪声的干扰,在进行信号解析之前,去除噪声干扰是很有必要的。提出了一种新的基于自适应阈值的小波模极大值算法对面波信号去噪,关键是在每个分解尺度上选取合适的阈值,对小波变换系数的模极大值点进行筛选,相对传统的阈值选取,该方法达到了满意的去噪效果。     

基于NSCT的图像消噪研究

针对CT变换缺少平移不变性会在图像消噪时产生伪Gibbs现象,提出了非下采样CT变换与自适应阈值法相结合的图像消噪法。实验结果表明,采用非下采样CT变换方法能有效地消除图像噪声,保存图像的纹理细节,提升图像信噪比,消噪效果优于传统小波及CT消噪效果。     

Denoising method for shear probe signal based on wavelet thresholding

Shear probe works under a tough environment where the turbulence signals to be measured are very weak.The measured turbulence signals often contain a large amount of noise.Due to wide frequency band,no...