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搜索资源列表

  1. 基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现

  2. 基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-05-31
    • 文件大小：300kb
    • 提供者：u010907836

  1. 数字图像去噪算法研究

  2. 数字图像去噪算法研究,用CAJViewer阅读

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-22
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：zmg1005

  1. BM3D图像去噪算法，基于Python编写，最新版v3.0.4

  2. 这是基于Python编写的经典图像去噪算法BM3D，含源代码和范例。不依赖于作者原版的Matlab，开发使用更为友好，代码结构清晰。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-01-08
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：yx90107

  1. 煤矿监测图像去噪算法中小波基的选取

  2. 图像去噪是煤矿监测图像处理中重要的预处理过程。小波阈值法是一类重要的图像去噪算法。在Matlab7.0环境下,采用不同消失矩的Daubechies族小波函数对加噪图像进行处理,分析消失矩对降噪后图像信噪比的影响,为小波基的选取进行指导。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：651kb
    • 提供者：weixin_38612095

  1. 各向异性扩散与Contourlet变换相结合的图像去噪算法

  2. 各向异性扩散与Contourlet变换相结合的图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于空间自适应双边滤波的图像去噪算法

  2. 基于空间自适应双边滤波的图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：794kb
    • 提供者：weixin_38580959

  1. 基于分块奇异值分解的两级图像去噪算法

  2. 基于分块奇异值分解的两级图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

  1. 一种改进的非局部平均图像去噪算法

  2. 传统非局部平均(Non-Local Means, NLM)图像去噪算法的像素相似性度量可靠性较差，其关键滤波参数选取与优化值偏差较大。针对上述问题，提出了一种改进的NLM图像去噪算法。首先，滤除方法噪声中的噪声分量，保留有用图像信息；然后，联合去噪结果与处理后的方法噪声重新定义NLM算法的相似权函数，更好地利用原图像的信息；最后，采用噪声标准差二次函数的方式设置滤波参数，相比于传统的线性正比方式选取参数，这种选取方式在不同噪声强度下均能获得较优的参数值。对几个标准测试图像的去噪结果表明，提出的改

  3. 所属分类：其它

  1. 基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法

  2. 非局部平均 (Non-local means, NLM) 算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性, 取得了很好的去噪效果.然而, 在强噪声的干扰下, NLM 算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性. 因此, 很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进. 但是, 传统的梯度算子对噪声十分敏感, 不能有效地提高相似性度量的准确性. 本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field, SGF) 引入权函数的定义中, 提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法. 首先,

  3. 所属分类：其它

  1. 基于分组字典与变分模型的图像去噪算法

  2. 基于分组字典与变分模型的图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：503kb
    • 提供者：weixin_38604653

  1. 双边非局部均值滤波图像去噪算法

  2. 双边非局部均值滤波图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于稀疏表示的线性贝叶斯MAP估计的图像去噪算法

  2. 提出了一种基于稀疏表示模型的线性贝叶斯极大后验（MAP）估计图像去噪算法。 从在表示向量中构造先验概率分布开始，构建线性贝叶斯MAP估计器，以获取观测值背后最可能的一个，这适用于解决广义图像逆问题。 此外，通过提供一些可能的近似值，可以获得实用的封闭形式的解决方案，因此可以容易地解决作为专业化的图像去噪的问题。 使用我们的新方法，我们首先从嘈杂的图像中提取所有可能的色块，然后根据它们的结构模式将它们分类为几个子组，然后使用K-SVD算法为每个子集训练不同的字典，然后在MAP估计器中估计相应的参数

  3. 所属分类：其它

  1. 一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法

  2. 一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

  2. 基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

  3. 所属分类：其它

  1. 结合非局部均值滤波和稀疏表示技术的图像去噪算法

  2. 基于非局部均值（NLM）滤波或稀疏表示的去噪方法获得了显着的去噪性能。 为了将两种方法的优点整合到一个统一的框架中，我们通过巧妙地将NLM和稀疏表示技术相结合，提出一种图像去噪算法，以去除混合了随机值脉冲噪声的高斯噪声。 在非高斯情况下，我们提出了定制的逐块NLM（CBNLM）滤波器来生成初始去噪图像。 在此基础上，我们根据三西格玛规则对不同的噪点像素进行分类。 此外，在原始去噪图像上训练了一个不完整的字典。 然后，使用互补的稀疏编码技术为过完整字典上的每个输入噪声补丁找到稀疏矢量。 通过求解更

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Contourlet系数相关特性的自适应图像去噪算法

  2. 研究发现, 图像经过Contourlet变换之后, 其变换系数在尺度内和尺度间都表现出很强的相关特性。基于此, 首先根据Contourlet系数在同一尺度内的邻域相关特性, 构造得到一个自适应阈值, 然后在采用阈值法进行自适应阈值去噪的同时, 利用Contourlet系数在相邻尺度间的相关性对系数进行进一步的取舍, 从而提出一种新的基于Contourlet变换系数特性的自适应阈值图像去噪算法。该算法不仅可以有效去除噪声, 而且可以很好地保留图像边缘信息。实验结果表明, 在相同条件下该算法的主客观

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：448kb
    • 提供者：weixin_38729022

  1. 一种自适应的非局部均值图像去噪算法

  2. 对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：825kb
    • 提供者：weixin_38609571

  1.  基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

  2. 针对Contourlet 变换子带系数相关的特性，对图像去噪的阈值进行了研究，提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换，得到不同尺度、不同方向上的子带系数，再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明：这种方法提高了图像的PSNR值，增强了去噪后图像的视觉效果，而且更好地保留了图像的边缘信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：991kb
    • 提供者：weixin_38752628

  1. 基于模糊边缘补足的自适应非局部均值图像去噪算法

  2. 针对传统非局部均值图像去噪算法对纹理细节处理保持不足的问题,提出一种结合模糊边缘补足(FEC)的非局部均值图像去噪算法。利用FEC算法检测出图像的边缘纹理特征图像;基于此自适应选择相似性权重参数,有针对性地对边缘纹理区域和平坦区域进行不同程度的平滑,以防止边缘细节信息的过平滑;用边缘的结构相似性改进非局部图像块的相似性权重,加强相同区域像素的贡献而削弱不同区域像素的贡献,从而达到更好地保持纹理细节的作用。实验结果表明:该方法能够很好地达到去除噪声的效果,同时还能保持更多的纹理细节特征和几何结构特

  3. 所属分类：其它

  1. 基于空间信息改进聚类的切伦科夫荧光图像去噪算法

  2. 切伦科夫荧光成像因具有临床上广泛可用的放射性核素探针而成为近年来光学分子影像领域的研究热点，但放射性核素在衰变过程中产生的大量高能射线会造成采集到的切伦科夫荧光图像上存在大量脉冲噪声，严重影响基于切伦科夫荧光图像的定量分析和后续的三维重建等。为了尽可能降低上述噪声，提出了一种结合模糊局部信息C-均值聚类算法和整体变分模型的切伦科夫荧光图像去噪算法。数值仿真、物理仿体以及真实动物实验结果表明：与现阶段广泛使用的中值滤波算法相比，所提去噪算法能够在有效去除噪声的同时保留切伦科夫荧光光源部位的形状细节

  3. 所属分类：其它

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