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针对传统的基于图像消噪的方法存在的问题,即在低信噪比的情况下,传统的滤波方法消噪效果得不到有效的改善,甚至图像在处理之后变得模糊。基于小波变换的图像阀值去躁算法,利用小波变换的特性,可以有效的去除噪声,最大程度的保留图像的有效信息。利用Matlab仿真实验结果表明,与传统的滤波方式相比,基于小波变换的图像阀值去噪算法使处理之后的图像更加接近于原始图像,且处理后图像模糊程度比传统算法大大减小。 相似文献
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小波去噪是小波变换应用的常见用途,本文介绍了三种常用的小波去噪方式,分别是小波模极大值法、小波分解与重构法和小波阈值法。将这几种方式分别加入白噪声并实施去噪处理,通过对比优缺点,为小波去噪方法的选取提供了参考依据。 相似文献
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本文介绍了图像噪声的类型及评价标准,对图像的几种去噪法进行了简单的分析,在总结这些去噪法的同时指出了去噪法中最新的研究领域。针对某些图像中背景复杂、目标对比度和信噪比低等特点,提出一种基于小波变换的图像去噪方法。 相似文献
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目的 :医学超声图像中斑点噪声的存在,降低了图像质量,本文着重讨论医学超声图像的去噪问题。方法:针对超声图像的斑点噪声,本文基于全变分正则化模型,首先对超声图像进行对数变换,将乘性斑点噪声转化为加性噪声,再对对数变换后的图像进行全变分正则化处理,最后通过指数变换重构超声图像。结果:子宫超声图像去噪实验中,将全变分法与常用的中值滤波和小波变换去噪方法进行对比,结果显示全变分法的去噪性能指标明显优于其余方法。结论:采用基于全变分正则化的方法,不仅很大程度上抑制了医学超声图像的斑点噪声,而且保留了清晰的边缘细节信息,具有重要的学术价值和现实意义。 相似文献
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本文提出一种基于小波分析工具箱图形接口工具(Graphical User Interface,GUI)的阈值法消噪方法。该方法是根据噪声信号的特点以及阈值经验公式通过对阈值等参数进行反复设置,实现信噪分离。 相似文献
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图像信息在人们认识世界和了解世界中扮演着重要的角色。但是,由于图像在实际应用或者是传输过程中经常被噪声等因素所干扰,导致图像的质量下降,无法达到使人们满意的效果,所以对于图像也应该进行去噪处理,减少噪声对于图像的干扰。在早期对图像进行处理,主要是指使用数字计算机技术对图像进行加工处理,以此来获得自己所需要的图像信息。本文基于这个背景,分析了小波变换在图像去噪的中使用的处理方法,主要探讨了小波变换在图像去噪中的使用。 相似文献
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讨论了各向同性热扩散(TD)方程模型和各向异性全变分扩散(TV)方程模型对图像去噪的影响。在此基础上提出了一个改进的自适应混合模型,所提出的模型根据图像的信息能够自适应每个区域。该模型进行扩散图像的更加平坦区域,而较少的扩散在图像的边缘,得到了较好的去噪效果,同时保持边缘。比较了这三个模型对图像去噪的效果。数值实验结果表明,改进的自适应混合模型具有更好的去噪效果。 相似文献
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在车辆管理中,车牌的提取一直是一项重要的信息。本文针对车牌的分割问题进行研究和应用。首先做图像的预处理,把彩色图像转化成灰度图像,利用阈值迭代法进行目标的二值处理。车牌中文字以及数字的提取中,首先利用canny算子对这牌进行粗分割,粗分割之后存在一些小的断点或是噪声点,利用数学形态学腐蚀和膨胀进行去噪。最后利用k-means聚类的方法对这牌进行精细分割。本文采用MATLAB对算法进行仿真实验。 相似文献
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为了改善传统方法牛只个体身份识别的误识别和操作复杂等现象,试验提出了一种基于计算机视觉提取牛唇纹图像局部不变特征来识别牛只的方法,即使用相机拍摄牛唇纹图像制作数据集,收集了51头牛的唇纹图像,每头有5～30张,共475张,对图像进行统一分辨率大小和限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)预处理之后,使用关键点阈值为1 150个的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)提取图像特征,最后用最近邻(K-nearest neighbors, KNN)特征匹配对牛唇纹图像分类,并比较了图像预处理、关键点数量阈值和SIFT、加速鲁棒特征(speeded-up robust features, SURF)、定向快速旋转(oriented fast and rotated brief, ORB)三种不同特征提取算法对牛唇纹识别准确率的影响。结果表明:使用统一分辨率大小和CLAHE处理牛唇纹图像,并设置关键点数量阈值为1 150个时,SIFT对... 相似文献
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在智能电网发展中,利用传统的传感器已无法完成智能实时在线分析监测等功能,光纤传感以其连续分布式测量、抗电磁干扰、本征防雷、测量距离远、测量精度高、寿命长,成本低,系统简单等特点,得到广泛应用。分布式光纤测温系统采集的信号含大量的噪声,为了提高信噪比与温度分辨率,采用小波去噪方法,在确保空间分辨率的前提下提高了温度分辨率;并分析了在智能电网中的应用场景。 相似文献
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本文提出一种新的利用复杂网络理论处理遥感图像的方法 ,对遥感图像进行复杂网络建模,然后对复杂网络模型划分社团,本文所采用的是Newman的针对大规模网络的基于模块度的CNM算法,然后提出了两种确定阈值的方法:(1)反复测算法,(2)抽样计算法;在反复测算法中提出了两个衡量社团划分好坏的指标:(1)覆盖率,(2)精确度,以此作为确定阈值的指标,最后得出了一种可以再遥感图像中利用复杂网络的方法,检测出图像中有用信息的可行方法。 相似文献
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家蚕与蚕座中桑叶(包括桑枝)背景的准确分割技术,是基于数字图像处理技术开发家蚕自动饲喂系统的关键技术,也是开发智能化、自动化养蚕系统的重要组成部分。试验以5龄家蚕(菁松)为研究对象,饲喂条桑,采用摄像机连续录制蚕座图像。首先采用Otus法与最大熵法对家蚕和桑枝(包括叶脉)图像进行处理,然后对图像RGB各分量数值进行分类统计分析,最终获得基于B分量的区分家蚕与桑枝的分割阈值。图像经此分割后,计算家蚕在蚕座中的面积占比。结果表明,蚕座图像经过Otus法与最大熵法处理去除了桑叶图像,在B分量上获得了最佳分割阈值129,去除了桑枝(包括叶脉),最终从图像中分割出家蚕,建立了家蚕在蚕座中面积占比的实时计算方法。经验证,该方法准确可靠,为开发自动化的家蚕自动饲喂系统提供了实验依据。 相似文献
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为了充分利用各种遥感图像的信息,在分析以往图像融合方法优缺点的基础上,针对多光谱与全色图像的融合,提出了基于二进小波变换的融合方法,将各源图像进行二进小波分解,根据低频和高频分量的特点,按照各自的融合算法融合源图像的各分解层。再进行小波逆变换得到融合图像。利用信息熵等标准与其他融合方法进行比较,实验结果证明该融合方法较常用的正交(双正交)小波融合算法有更好的融合效果。 相似文献
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在实际应用环境中,信号的采集和传输不可避免会受到外界干扰而引入噪声,严重影响了信号的后期处理。基于此,本文提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的去噪方法。EMD中去噪的关键是高低频索引值的分界点,针对经验模态分解去噪中索引值难以确定的问题,本文采用相关系数法确定索引值。将含噪信号分解成有限个本征模态函数((Intrinsic mode function,IMF)),利用相关系数的变化规律确定索引值,再由低频部分的IMF进行信号重构。仿真结果表明,本文提出的方法具有可行性和有效性。 相似文献
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目的 :为了研究新的医学图像去噪方法。方法:对同组图片做小波变换、中值滤波和合并小波变换和中值滤波图像去噪新方法 ,观察对比去噪后图片的清晰度。结果:通过对比实验,研究结果显示合并小波变换和中值滤波图像去噪方法有很好的临床效果。结论:合并小波变换和中值滤波图像去噪方法是有效的。 相似文献
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为了提高暂态电能质量检测的精度,就要求被检信号去噪效果达到最佳;本文通过对比小波去噪和小波包去噪的优劣性,以此选出效果较好的小波包去噪进行深层次筛选,包括对sym4小波包、sym8小波包、d B3小波包、d B5小波包去噪的效果比较,从而筛选出效果最好的sym5小波包去噪方法。该方法有效克服了小波去噪效果不佳而致使信号失真的缺点,应用范围也不仅仅局限在低频范围;除此之外,减少了去噪过程中信息损失,使信噪比和均方根误差等性能指标较之小波去噪有明显优化。 相似文献
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文中介绍了一种提取狗獾图像前肢区域的方法,通过HALCON软件中的一系列算子对狗獾图像进行处理,先利用阈值分割,根据图像中灰度值的不同选取狗獾前肢,之后对选取的狗獾前肢区域进行填充处理,使选取更加完整,最后通过特征检测了解狗獾2个前肢区域的面积,利用面积的不同提取狗獾前肢区域。该研究为狗獾前肢的提取提供了一种有效的方法,为狗獾前肢挖掘运动过程的分析打下基础。 相似文献
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二维最大熵图像阈值分割法是在整个二维灰度空间上搜索相关参数,从而使得图像的总熵取得最大值的优化问题,该算法计算量大、耗时长。为此,我们将二维最大熵的图像阈值分割方法中的相关技术引入到遗传算法中,以降低算法的复杂度。具体地,结合二维最大熵图像分割法的特点,我们对传统遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行了优化设计,以加快算法的收敛性。实验结果表明,本文设计的基于遗传算法的二维最大熵图像分割方法所分割的图像优于一般常用的图像分割算法。 相似文献
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基于机器视觉的路径识别是汽车智能化发展的关键。利用灰度平均值法和九宫格除噪法对智能车视觉图像存在的噪点繁杂、色彩模糊、失真严重问题进行了改善;根据以机器视觉图像为基准的路径特点,设计了基于机器视觉的路径识别控制策略和明确的路径识别控制系统。实践结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,并且快速有效。 相似文献
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为了进一步减少传统子空间语音增强方法增强的语音中的残留噪声,提出一种改进的子空间语音增强算法。新算法首先对带噪语音进行KL(Karhunen-Loeve Transform)变换,得到带噪语音的特征值;接着用递归最小二乘算法(RLS)估计出噪声特征值,对传统子空间算法容易引起的特征值估计偏差问题进行修正;最后用带噪语音特征值减去RLS方法估计出的噪声特征值并由KL逆变换还原出纯净语音。仿真结果表明,在高斯白噪声背景下,与传统子空间语音增强算法相比,新算法提高了增强语音的信噪比,减少了语音失真。 相似文献
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