图像去噪
共 97 篇文章
图像去噪 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 97 篇文章，持续更新中。
图像去噪
帮助开发者快速掌握图像去噪技术，结合小波分析与多级中值滤波方法，提升图像清晰度和处理效率。适用于图像预处理与增强场景，适合计算机视觉入门与进阶学习。
MATLAB图像处理的几个应用实例
MATLAB处理矩阵之类的问题具有明显优势，而数字图像以矩阵形式存储于计算机中，因此MATLAB在图像处理中得到广泛应用。本文通过实例阐述MATLAB在图像处理中的应用，以图像增强、图像压缩、图像去噪为例，给出了实现图像处理的程序代码和图像处理前后的可视化效果对比。
非局部三维快匹配
改进了BM3D算法的一种新的图像去噪算法
基于非参数估计的核回归图像去噪
基于非参数估计的核回归图像去噪。
基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪
·摘 要:目的：为了更好地去除DR医学图像噪声。方法：通过分析其噪声来源，在小波去噪和小波域隐马尔可夫模型的基础上，进行改进，即引入了方差不变性变换来调整原始图像的噪声模型为高斯噪声模型；图像分解为不同频率的不同子带，而隐马尔可夫树模型则用来规划小波系数的边缘分布。结果：自然图像处理实验结果表明，与普通的小波去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去嗓后图像的峰值信噪比。结论：同
基于多小波收缩与子带增强的图像去噪方法
·摘 要:边缘特征是图像最为有用的高频信息,因此在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征,基于这一思想,提出了多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明
基于小波软阈值滤波的医学图像去噪
·摘 要:目的：为了更好的去除DR医学图像噪声。方法：通过分析其噪声来源，在小波去噪的基础上进行改进。引入方差不变性变换来调整原始图像的噪声模型为高斯噪声模型。图像分解为不同频率的不同子带的小波系数．分别进行不同阈值的滤波。结果：与普通的全局小波去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比。结论：用此方法处理DR图像在噪声去除、细节质量及骨骼锐化等方面比传统的高
复小波包域局部邻域窗口阈值SAR图像去噪
·摘 要:提出一种基于四树复小波包变换的局部窗口阈值SAR图像去噪新方法。该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点，把含噪SAR图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图。通过对方向子图设置合理的阈值来确定最优复小波包基。在保留低频逼近子图复系数不变的同时，利用高频信号系数的邻域相关性和噪声方差随分解尺度增大而迅速衰减的特点，对最优基复小波包系数进行
期刊论文：一种基于小波变换的红外图像去噪方法
·期刊论文：一种基于小波变换的红外图像去噪方法
基于维纳滤波与小波相融合的超声医学图像去噪方法
·摘 要:目的探求一种有效的超声医学图像去噪方法。方法在分析维纳滤波和基于自适应前处理的多尺度小波非线性阈值斑点噪声抑制方法（MSSNT-A）的基础上，提出一种基于维纳滤波与MSSNT—A相融合的超声医学图像去噪方法。利用该方法首先对加噪图像分别进行维纳滤波和MSSNT—A去噪，然后提取维纳滤波处理后的图像边缘，再将其与MSSNT-A去噪后的图像的相应像素点进行融合，得到去噪图像。结果有效地去除了
小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究
·小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究
期刊论文：基于小波模极大值和Neyman-Pearson准则阈值的图像去噪
·期刊论文：基于小波模极大值和Neyman-Pearson准则阈值的图像去噪
期刊论文：基于小波自适应阈值的图像去噪方法
·期刊论文：基于小波自适应阈值的图像去噪方法
小波域三维块匹配图像去噪
·摘要： 提出了一种关于图像去噪的三维块匹配算法(BM3D算法)的改进算法.它不仅保留了三维块匹配算法好的性质,而且最大的优点是能大大减少计算量,缩短运算时间.算法包括三个步骤:首先,对含噪图像进行小波分解;其次,对小渡分解后的高频分量用三维块匹配(BM3D)算法进行去噪处理;最后,用处理后的结果进行小波重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与以前的三维块匹配算法进行了比
基于神经网络和小波变换的MRI图像去噪方法
·摘 要:过去10年中，小波变换在图像去噪中取得了很大的成功．人们提出了多种适用于小波去噪的阈值方法，而这些方法就是希望能够正确地反映有噪声小波系数与无噪声小波系数之间的映射关系．基于这种想法，我们提出一种在小波域中利用神经网络寻找这种映射关系的图像去噪新方法．我们把该方法应用于不同噪声分布的磁共振图像的去噪，取得了良好的效果．[著者文摘]
基于线性混合小波基的图像去噪
·摘 要:单小波基由于时频特性难以与复杂的图像特征相匹配，限制了小波阈值算法在图像去噪效果上的进一步提高。提出了一种基于线性混合小波基的图像去噪方法，将多个不同特性的正交小波基进行线性混合构成一个新的小波基，用该混合小波基对图像进行分解后再通过阂值处理实现去噪。调节混合系数，可使混合小波基的时频特性与图像特征相匹配，从而提高小波阂值去噪效果。实验结果表明，该方法去噪效果优于参与混合的各单小波基去噪
期刊论文：基于复小波邻域隐马尔科夫模型的图像去噪
·期刊论文：基于复小波邻域隐马尔科夫模型的图像去噪
小波变换的阈值选取及其在细胞图像去噪中的应用
·摘 要:阈值的选择是小波去噪的关键技术之一，但软硬阈值各有其缺陷。本文分析了自适应阈值的优点，进而提出逐点噪声方差法在去噪方面有更强的优势。仿真结果表明：采用自适应阈值并结合具有更强自适应性的逐点噪声方差法不仅能提高医学图像的峰值信噪比，还能有效地降低由传统阈值所带来的方块效应。[著者文摘]
期刊论文：基于SA4向量小波的图像去噪
·期刊论文：基于SA4向量小波的图像去噪
基于小波统计模型的医学超声图像去噪方法研究
·摘 要:超声图像中固有的斑点噪声严重降低图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断。因此,抑制相干斑噪声一直是医学超声图像预处理中一个关键性问题。本研究通过对含斑图像做对数变换和冗余小波分解,提出了一种基于Bayesian估计的小波域局部自适应性去斑算法。将斑点噪声和有用信号的小波系数分别建模为瑞利分布和拉普拉斯分布,利用最大后验概率（MAP）准则得到了一种解析的Bayesian估计表达式;进