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对金字塔复方向滤波器组和贝叶斯最大后验估计理论架构下的双变量模型进行研究的基础上,结合二者的优点,提出一种新的图像去噪算法。PDTDFB(PyramidalDual-TreeDirectionalFi
根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法。该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不
基于小波变换和均值滤波相结合的图像去噪,宋清昆,马丽,通过对图像中含有的高斯噪声认真分析和研究,研读现有图像去噪的方法,提出了采用均值滤波和小波变换相结合的方法去除图像噪声,�
Shearlet域非局部均值图像去噪,张小华,张强,该文提出了一种基于主分量分析的shearlet域非局部均值图像去噪算法。该算法将主分量分析方法引入到shearlet域的非局部均值算法中,具��
为了弥补传统全变分(TV)算法忽略了图像边缘方向的不足, 结合梯度幅度和方向提出了基于方向全变分的去噪算法。该算法运用图像梯度幅度将图像像素划分为边缘区域和非边缘区域, 运用梯度方向对不同区域的像素选
数字图像处理中,噪声处理的方法概述与研究。
基于GCV阈值函数的图像去噪算法研究,马宏锋,党建武,小波分析是一种时域和频域都可以改变的时频局部化分析方法,阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数的不同处理策略以及不同估
NLM(non-local means)滤波成为图像去噪关注的热点。该方法利用在图像中的结构特征冗余,对消除白噪声的效果较好,但对有色噪声效果不理想。对其作了改进,引入广义高斯分布模型以及马氏距离来取
图像复原是图像处理中一个重要的研究课题。大部分图像复原算法,都只是利用图像单个像素点,或某一邻域内的灰度和梯度信息。如果在图像复原模型中能够超越邻域,而更大范围地利用图像内容本身的信息,将可能更有效地
为了有效抑制噪声,获得更好的视觉效果,提出了一种基于混合变分模型的图像去噪方法。将调和模型和全变分模型进行融合,增强模型的去噪性能,根据自适应选取组合系数,组合系数较大时偏向于全变分模型,较小时偏向于
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