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刘思源 《科技成果管理与研究》2012,(4):51-54
图像的增强降噪处理是提高射线成像分辨率与灵敏度的关键,而射线数字检测是当今射线成像与诊断技术发展的重要方向。文中介绍了三种基于小波变换的射线图像去噪方法及原理,分析应用这三种方法对一幅射线无损检测的图像进行增强去噪处理的结果,并对实验的结果数据进行了比较和分析,说明他们在图像增强及去噪效果上的差异。 相似文献
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基于正交小波软阈值的图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内,无法表述图像的时域局部性质:而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面:提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法:仿真实验表明:提出的算法去噪效果良好。 相似文献
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本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。 相似文献
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高空间分辨率太阳图像中的列固定模式噪声降低了图像质量并对太阳大气现象、太阳物理的研究产生了影响。针对传统小波变换处理列固定模式噪声不足的问题,提出一种新型的基于小波变换和双滤波的去噪算法。首先,根据噪声的产生机理以及存在形式,将原始图像对数化并进行小波变换。其次,对小波域中的垂直分量进行中值滤波,去除其中的噪声小波系数。再次,利用小波逆变换得到无噪图像,并与对数化图像做差提取初始噪声。然后,对初始噪声进行低通高斯滤波并指数化得到结果噪声。最后,用原始图像除以结果噪声便得到去噪后的图像。真实图像的实验结果表明本文算法的去噪效果优于其他算法。实验表明本文算法在去除列固定模式噪声的同时,能够很好的保留图像信号,提高图像质量。 相似文献
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对数字热成像的噪点信息矢量量化是实现图像去噪,提高图像识别能力的关键技术。传统方法中对数字热成像中噪点信息矢量量化算法采用LBG算法,当图像出现灰色关联度噪点时,量化算法的抗噪性能不好。提出一种基于强边缘保留和误差补偿编码的数字热成像中噪点信息矢量量化算法。用量化误差补偿法对量化的热成像进行补偿,消除当前图像块的瑕疵特征点,提高误差补偿编码处理精度。仿真表明,本算法对数字热成像噪点信息的矢量量化效果较好,去噪性能优越,进行矢量量化处理后,实现噪点去除,PSNR值较传统方法都有明显提高,提高对图像目标的识别性能,较传统方法优越。 相似文献
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目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹理和形状特征。然后,使用BP神经网络算法构造一个分类器,对正常食管和两种中晚期食管癌图像进行分类研究。结果:共提取了14维哈萨克族食管癌X射线图像纹理和形状特征向量,应用BP神经网络算法进行哈萨克族食管癌X射线图像分类实验,基于灰度共生矩阵算法的纹理特征分类准确率为85.333%,基于Hu不变距算法的形状特征分类准确率为65.333%,而纹理和形状综合特征的分类准确率达到了97.667%。结论:本研究提取基于灰度共生矩阵算法和Hu不变距算法的食管癌图像纹理和形状特征,通过构造BP神经网络分类器对食管癌医学图像进行分型研究。结果表明BP神经网络对综合特征的分类准确率较高,为临床医生诊断食管癌提供了参考,也为后期研发食管癌医学图像计算机辅助诊断系统奠定了基础。 相似文献
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随着社会经济的不断发展和科学技术的日益提高,人们对于各种数字仪器和数码产品的需求越来越多,同时,伴随着时代的进步,图像和视频已然成为当下人类活动中最常用的信息载体。但是,受种种因素的影响,图像的获取和传输过程很容易出现画质降低的问题,尤其以因各种噪声导致的图像降质问题最为严重。基于此,本文从图像阀值去燥算法理论基础出发,结合试验研究了小波变换下图像阀值去噪算法的应用改进方法,以希冀给予广大图像领域专家一些可行的帮助和建议,进而促进我国图像阀值去噪技术的进一步发展和进步。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献
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主要讨论对于乳腺X—ray图像进行增强的方法,应用小波增强算法进行处理。乳腺x射线图像常常由于曝光量不足,分辨率较差。小波增强算法可以在多尺度下对图像进行增强,把高频分量相对突出,可以使图像看起来比较清晰。实验表明该方法较好的增强乳腺X—ray图像效果。 相似文献
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全变分理论一直是图像修复和去噪领域的关注热点。本文针对红外辐射强度图像易受噪声干扰的问题,以全变分理论为基础,通过Canny边缘检测算子提取边缘,提出了基于边缘检测的全变分模型去噪方法。实验表明:该算法不仅能够去除噪声,而且保护图像边缘细节不被平滑的程度更高,此外缓解了传统全变分模型平坦区域噪声抑制不充分的问题,峰值信噪比明显提高,优于常用的图像去噪方法。 相似文献
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为了在图像去噪过程中提高去噪效率,本文结合差分曲率和分数阶微分算子,提出一种新的自适应图像去噪模型.把差分曲率引进偏微分方程图像去噪模型中,利用图像梯度、差分曲率和分数阶微分算子的性质,较好的区分图像边缘、平坦区域及噪声,分数阶微分算子由图像中局部方差确定,构造的去噪模型能自适应的扩散去噪,并且在去噪的同时可以保留更多... 相似文献
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针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。 相似文献
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针对当前网络新闻图像检索算法识别率较差、检索准确率和查全率较低、检索耗时长的问题,设计基于有向图理论模型的网络新闻图像检索算法。分析用户需求信息特征得到网络新闻图像特点,对图像进行分类及去噪处理,采用均衡滤波的方式处理图像的细节,根据网络新闻图像特征标识来定义有向图理论模型,通过有向图理论模型描述网络新闻图像数据融合的关联性,实现网络新闻图像的检索。实验结果表明,本文算法对网络新闻图像的识别率为90%,检索准确率和查全率始终在90%以上,检索耗时最高为2.36 s。 相似文献