版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、一般來說,在圖像采集和傳輸?shù)倪^程中,由于所使用的設備和傳輸通道的局限性,常常會引入噪聲,影響圖像的視覺效果,甚至妨礙了人們的正常識別。所以,為了提高圖像的質(zhì)量以及后續(xù)更高層次的處理,對圖像進行去噪處理就成為圖像處理中一項不可缺少的重要環(huán)節(jié)。
本文對三維塊匹配圖像濾波技術進行深入研究,提出了一種結(jié)合奇異值分解和自適應閾值的三維塊匹配濾波算法(SVD-ABM3D)。論文的主要研究工作包括:
1、提出了一種自適應分組閾值的
2、改進三維塊匹配濾波算法(A-BM3D)。由于BM3D在相似圖像塊匹配時采用固定的匹配閾值,在處理不同噪聲強度的含噪圖像時無法獲得最佳的匹配閾值,導致了算法性能的下降。而A-BM3D算法能夠根據(jù)不同噪聲強度的含噪圖像自適應地調(diào)整匹配閾值,從而保證了相似塊匹配時能獲得足量的相似圖像塊。其具體的過程是:將標準圖像分成若干子塊后計算各個圖像子塊與其他子塊的結(jié)構(gòu)相似度量(SSIM)和BM3D歐式距離,截取最大SSIM對應的歐式距離作為最佳閾值;然
3、后對標準圖像加入不同噪聲強度后進行同樣的分塊處理,估計不同噪聲下各個分塊的噪聲強度均值和梯度均值;最后擬合每個分塊的數(shù)據(jù)得到自適應閾值計算公式。實驗結(jié)果表明,A-BM3D的去噪效果在客觀評價標準上和主觀視覺評價上都有較大的提升,圖像邊緣細節(jié)部分更加清晰,平坦區(qū)域也更加光滑。
2、在A-BM3D算法的基礎上,為進一步提高高強度噪聲圖像的去噪效果,提出了一種結(jié)合奇異值分解和自適應閾值的三維塊匹配濾波算法(SVD-ABM3D)。其基
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于非局部濾波算法的相干激光雷達圖像復原研究.pdf
- 基于SVM與非局部均值濾波的圖像去噪算法研究.pdf
- 圖像非局部均值濾波去噪和修復算法的改進研究.pdf
- 基于非局部平均濾波的圖像修補研究.pdf
- 基于散射模型和非局部濾波的極化SAR圖像質(zhì)量增強算法.pdf
- 非局部均值濾波去除圖像高斯噪聲的研究.pdf
- 基于統(tǒng)計模型與非局部均值濾波的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于非局部圖像去霧算法研究.pdf
- 非局部平均圖像去噪算法研究.pdf
- 基于非局部均值濾波的SAR圖像去斑.pdf
- 基于局部濾波模型的圖像內(nèi)插算法的研究.pdf
- 基于非局部均值濾波的超聲圖像及圖像序列去噪.pdf
- 基于非局部的圖像恢復算法研究.pdf
- 基于非局部均值濾波的超聲圖像去噪.pdf
- 非局部平均圖像去噪算法研究(1)
- 基于KNN非局部濾波的高光譜圖像分類方法研究.pdf
- 快速非局部均值圖像去噪算法.pdf
- 基于非局部均值圖像去噪算法研究.pdf
- 基于非局部濾波導出先驗的PET圖像重建.pdf
- 基于非局部塊拼貼的圖像插值算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論