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  1. 基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪

  2. 研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上，该 文将二者结合起来，提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时，充分 挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性，并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明，与当 前一些典型的去噪算法相比，该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改 善，有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：437248
    • 提供者：fengyun55

  1. 基于偏微分方程的图像降噪算法研究.kdh

  2. 数字图像作为媒介，已经成为信息时代不可或缺的信息来源。实际获得的图像在 形成，传输，接收和处理的过程中，不可避免的存在各种类型的干扰。噪声恶化了图 像质量，使图像模糊，特征淹没，给边缘检测，图像分割，特征提取，图像的压缩和 编码等这些后继分析带来困难。因此，滤除噪声，尽可能的复原原始图像是数字图像 处理中最重要、最基本的研究课题之一，具有重要的理论价值和实际意义。 近十年多来，偏微分方程（PDEs）的理论和方法在图像处理各领域的应用越来 越引起了人们的关注。本文在现有基于偏微分去噪模型的基础上

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jijiezhizhu

  1. 基于纹理细节的图像去噪算法的研究

  2. 在图像处理过程中，图像的采集、转换和传输常常受到成像设备与外 部环境噪声干扰等影响，产生降质。图像噪声对数字图像的后续处理影响 较大。因此对图像噪声的去除有很重要的现实意义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fqb227

  1. 非局部变换域图像去噪与增强及其性能评价研究

  2. 图像去噪是图像处理研究中的一个基础课题。现有的图像去噪方法分为局部方法与非局部方法两种，其中非局部平均(NLM)方法是近几年才提出的一种全新的图像去噪策略。最近发展起来的块匹配三维协同滤波(BM3D)有效地结合了局部变换方法与非局部思想，被公认为当前最好的图像去噪方法。本文通过深入研究BM3D方法中的一些不足提出了几种对BM3D的改进算法，获得了比BM3D方法更好的图像去噪结果。图像细节增强是图像处理研究中的另一个重要课题。变换域图像细节增强的前提是图像中呈线状奇异性的弱细节信息能够得到有效地

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-02-17
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：pengwangguo

  1. 结构保持的图像去噪方法研究

  2. 图像在获取和传输过程中，不可避免地会受到噪声污染，致使图像质量下降，严重影响了后续图像处理工作(如图像超分辨率、图像分割、图像识别、特征提取等。 为了提高图像质量，为后续图像处理提供更可靠真实的图像，对图像进行去噪处理就成为图像处理中一项基础而重要的研究工作。图像去噪的目的是根据观察到的降质图像估计恢复原始真实图像，即在去除噪声同时更好保持图像中的重要结构信息。研究如何更好保持图像的边缘、纹理等重要结构信息的图像去噪模型和算法具有重要的理论意义和实用价值。 本论文以刻画边缘和纹理的图像先验建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-01
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：pengwangguo

  1. 图像插值超分辨率重建算法研究

  2. 本文主要是对含噪图像和模糊图像进行超分辨率重建。针对含噪图像的超分辨率重建算法,分析了常见图像的去噪算法和混合噪声的去除算法,重点研究了基于维纳滤波和非局部均值分解的图像超分辨率重建算法。首先对输入的含噪图像,进行椒盐噪声点的判断,如果是椒盐噪声点则用中值滤波进行去除,然后对图像进行维纳滤波或非局部均值滤波处理,获得图像的基本层。将去除椒盐噪声后的图像减去基本层即为图像的细节层。图像的基本层主要包括图像的轮廓信息,而细节层包含纹理信息和噪声,因此对细节层进行滤波,然后再分别对基本层和滤波后的细

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2014-04-10
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：u013891153

  1. 基于稀疏表示的图像去噪算法

  2. 基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征，也是近几年的研究热点。论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-04-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yaxu2731

  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：900096
    • 提供者：irwin0112

  1. 基于小波收缩的梯度保真度的图像变分去噪

  2. 提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。 为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。 然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。 为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。 数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲​​

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：657408
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 基于深度残差学习的乘性噪声去噪方法

  2. 图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响, 提出一种深度残差学习的乘性噪声去噪方法。该方法通过引入残差优化, 解决了卷积神经网络在层数较多时, 随着层数加深, 梯度在传播过程中逐渐消失的问题。与4种经典去噪算法进行比较, 结果表明, 该方法在有效去除乘性噪声的同时, 可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息, 为后续的图像分割、配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38751031