基于提升小波的图像去噪算法,并且易于FPGA硬件实现。
A novel image denoising algorithm based on the satistical model in Contourlet transform domain is pr
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,
针对核范数有偏近似秩函数导致基于核范数最小化的传统去噪方法去噪性能较差的问题,基于低秩理论,提出一种基于伽马范数最小化的图像去噪算法。首先对噪声图像重叠分块,然后基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像
针对受加性高斯白噪声( AWGN) 与椒盐噪声( SPIN) 以及随机值冲击噪声( RVIN) 组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验
基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法
基于多尺度几何变换的图像去噪方法的研究,比较详细的介绍了该方法。
基于分数阶小波变换的图像去噪研究,主要介绍了小波变换在图像去噪研究中的使用
基于ICA的扫描图像去噪方法研究,ICA去噪的论文。
为了克服传统BM3D去噪算法的不足,根据图像局部结构相似性提出了基于结构聚类的图像去噪算法。首先根据均值进行粗聚类构成块群;其次利用鲁棒数据归一化构造结构相似子群;最后对子群进行去噪,如果子群容量大于
