搜索结果: 1-10 共查到“计算机应用 图像降噪”相关记录10条 . 查询时间(0.211 秒)
一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法
医学超声图像 斑点噪声 各向异性扩散
2014/1/7
斑点噪声是超声成像机制引起的固有噪声形态,它给超声图像的特征提取、识别和分析造成了困难.基于各向异性扩散方程的滤波技术能够有效地抑制斑点噪声，提出了一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法，该方法改进了林石算子,设置了扩散门限,并将各向异性扩散方程的常规扩散方向扩展为8方向.仿真医学超声图像降噪实验表明了该方法的滤波和保边性能都明显优于经典的PM方程和林石算子，而该方法在实际医学超声图像降噪...
针对用矢量法对彩色图像进行降噪处理,算法复杂度较高,无法达到实时处理的问题,提出了基于改进高斯加权和自适应流形的高保真彩色图像降噪方法。首先,将彩色图像用非局部均值算法得到高维数据,使用改进的高斯内核对彩色图像进行加权计算;然后,采用抛雪球方法处理这些高维数据,以高斯距离为权值,投影每个像素点的颜色到自适应流形;接着,对流形进行平滑降维,采用迭代法实现图像平滑;最后,收集流形中的平滑值,将平滑值对...
结合双边滤波和多帧均值滤波的图像降噪
自适应图像滤波 双边滤波 多帧均值滤波
2009/10/10
针对单幅图像空间降噪中存在的问题，提出一种利用同一场景的多帧图像进行噪声抑制的自适应空域滤波方法。首先对每一帧用双边滤波器进行滤波，以在平滑噪声的同时，保护图像边缘；然后对每一像素进行帧间平均值滤波，以利用多幅图像的信息进一步滤除噪声，并减轻双边滤波后的卡通效果。提出的算法在两组多帧图像上进行了测试。实验显示，与单帧双边滤波和简单的多图像平均方法相比，该方法的降噪性能有所提高。
...
利用多小波的改进多层阈值对超声图像降噪
图像降噪 分形插值多小波 改进多层阈值
2009/9/30
医学超声图像存在特有的斑点噪声，大大降低了图像质量，必须进行降噪处理。多小波具有比单小波分解更加精确、去噪效果更好的特点。对超声图像进行分形插值多小波分解，根据多小波分解后的能量分布特性，提出了改进多层阈值与模糊聚类相结合方法，将小波系数模糊聚类分成噪声和信号两类，然后在不同尺度对信号小波系数进行不同阈值萎缩处理，实现降噪目的。结果表明该方法优于硬阈值和软阈值法，可有效地降低图像斑点噪声并保留图像...
S变换在心肌声学造影图像降噪中的应用
S变换 时频滤波 心肌声学造影
2009/8/20
提出一种基于二维S变换的时频滤波方法。S变换融合了短时傅里叶变换和小波变换的优点，适合医学图像处理。该方法在局部频谱利用硬阈值去噪，可用于心肌声学造影图像降噪。降噪实验表明了该方法的有效性和临床应用价值。
高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法
图像降噪 高阶各向异性扩散 小波收缩
2009/8/13
证明一种高阶各向异性扩散与小波收缩的等价性，并根据等价性利用高阶各向异性扩散与小波收缩的优势，提出高阶各向异性扩散小波收缩降噪算法。该算法在低频部分采用经典的非线性扩散方法进行扩散，在高频部分采用高阶各向异性扩散方法进行小波收缩。实验结果表明，高阶各向异性扩散小波收缩算法的计算复杂性介于高阶各向异性扩散与小波收缩算法之间，降噪能力高于这2种方法。
图像降噪的自适应高斯平滑滤波器
空间距离 像素距离 自适应权值
2009/7/10
作为去除图像中噪声的图像增强技术，常用的图像平滑方法在提高局部信噪比的同时，也使图像产生模糊。为克服上述缺点，引入了自适应高斯滤波器，它结合了高斯滤波器和梯度倒数加权滤波器的特点，同时考虑了图像局部的空间距离和像素距离，以确定参与局部平滑的像素及其权值。该滤波器算法牺牲了简单平滑滤波器的计算性能，但很好地保留了图像的局部特点，特别是边缘和细节。实验比较了该方法与其他常用滤波器的性能，结果证实了该方...
基于Contourlet变换和Wiener滤波的图像降噪
图像处理 Contourlet变换 Wiener滤波
2009/4/28
提出一种新的基于Contourlet变换和Wiener滤波的图像降噪方法。该方法充分利用Contourlet变换域系数服从广义高斯分布的特点，在Contourlet域采用Bayes收缩阈值法进行预降噪，采用Wiener滤波法对预降噪图像中的残留噪声进行进一步处理，以提高图像的恢复精度。仿真结果表明，该方法较传统的Contourlet域降噪方法具有更好的降噪效果，进一步提高了PSNR值，降低了MSE...
基于平衡正交多小波的超声图像降噪研究
图像降噪 平衡正交多小波
2008/3/12
医学超声图像存在特有的斑点噪声，它大大降低了超声图像的质量，因此必须进行降噪处理。平衡正交多小波同时满足正交性和对称性，具有比单小波分解更加精确、去噪效果更好的特点。故对超声图像进行平衡正交多小波分解，然后利用模糊聚类与半软阈值相结合方法对小波系数进行萎缩处理，实现降噪目的。结果表明该方法优于硬阈值和软阈值方法，可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。