Advertisement

基于小波变换与NL-Bayes的多尺度图像盲去噪方法，优于经典BM3D算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文提出了一种结合小波变换和非局部Bayes（NL-Bayes）的多尺度图像盲去噪方法，并证明其在多种噪声环境下优于经典的块匹配与引导滤波相结合的三维协同（BM3D）算法。 附件包含用C语言编写的源代码及范例，算法结构清晰明了。其中包括基于小波分解构建的多尺度图像处理以及采用NL-Bayes方法进行自适应去噪的流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于小波变换与NL-Bayes的多尺度图像盲去噪方法，优于经典BM3D算法
    优质
    本文提出了一种结合小波变换和非局部Bayes（NL-Bayes）的多尺度图像盲去噪方法，并证明其在多种噪声环境下优于经典的块匹配与引导滤波相结合的三维协同（BM3D）算法。 附件包含用C语言编写的源代码及范例，算法结构清晰明了。其中包括基于小波分解构建的多尺度图像处理以及采用NL-Bayes方法进行自适应去噪的流程。
     
  • 基于BM3D的图像去噪算法
    优质
    基于BM3D的图像去噪算法是一种先进的信号处理技术，它结合了块匹配和3D变换域滤波，有效提升图像质量。通过在保持边缘细节的同时减少噪声，该算法广泛应用于图像恢复与增强领域。 BM3D（Block-Matching and 3D）图像去噪算法是图像处理领域中的一个高效方法，主要用于去除图像中的噪声，尤其是高斯噪声。该算法以其独特的三维块匹配和协作滤波策略，能够有效地保留图像的边缘和细节，同时显著降低噪声的影响。 1. **BM3D的基本原理**： BM3D算法的核心思想是将图像分割成一系列小的、具有相似灰度特性的三维块，并在这些块之间进行匹配。通过寻找与目标块最相似的邻居块（即“伙伴块”），形成一个三维数据阵列。接着，这个三维结构利用稀疏表示理论进行降噪处理，即通过非局部均值去噪（Non-local Mean Denoising）。 2. **算法步骤**： - **预处理**：对原始图像进行标准化处理，使其具有相同的均值和方差。 - **块匹配**：将图像划分为多个块，并在整幅图像中搜索与目标块相似的伙伴块，通常使用欧氏距离或结构相似性指标（SSIM）作为匹配准则。 - **协作滤波**：将找到的伙伴块堆叠成一个三维数组，然后应用稀疏矩阵变换（如离散余弦变换DCT或小波变换）以减少噪声影响。之后，应用软阈值去噪技术，消除噪声成分。 - **重构与融合**：对处理后的块进行逆变换，恢复到图像空间，并通过加权平均的方法将所有块融合回原始图像坐标，得到去噪后的图像。 3. **文件解析**： 文件如`CBM3D.m`、`VBM3D.m`、`BM3D.m`、`CVBM3D.m`可能是不同版本或变体的BM3D算法实现。例如，CBM3D可能代表彩色图像的BM3D算法，而VBM3D可能是针对视频序列进行改进后的版本。 - `BM3D_CFA.m`：此文件可能用于处理具有颜色滤波阵列（Color Filter Array，CFA）的图像，如Bayer模式。这类图像需要额外的颜色校正步骤。 - `BM3DSHARP.m`：这个文件可能包含对去噪后的图像进行锐化的优化方法以增强清晰度。 - `BM3DDEB.m`：此函数可能是专门用于去除噪声的工具，其中“DEB”可能是De-noise（降噪）的缩写。 4. **应用场景**： BM3D算法广泛应用于图像增强、图像复原、医学影像分析和遥感图像处理等领域，在低信噪比环境下尤其有效。 5. **优缺点**： 优点：BM3D能够提供出色的去噪效果，同时保持良好的细节保留能力，适用于多种类型的噪声。 缺点：算法的计算复杂度较高，可能导致较长的处理时间，并且需要较大的内存空间。因此，在实时应用中可能不是最佳选择。 总的来说，BM3D图像去噪算法是一种强大的工具，通过非局部相似性和稀疏表示技术来去除噪声，从而在保持图像质量的同时实现优秀的降噪效果。不同的.m文件和.mexa64文件提供了各种优化和扩展以适应特定的应用场景和需求。
     
  • 基于小波变换的图像去噪算法与代码
    优质
    本项目探讨了利用小波变换技术实现图像去噪的方法，并提供了相应的算法及源代码。通过分解和重构信号，有效去除噪声，保留重要细节信息。 毕业设计的题目是小波去噪，参考了一些网上的资料，并进行了补充和修改，希望能有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的SAR图像去噪方法（小波去噪、Contourlet变换去噪及Contourlet-小波变换结合PCA去噪）
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探讨了针对SAR图像的小波去噪、Contourlet变换去噪以及结合PCA的Contourlet-小波变换去噪方法，旨在提升图像质量。 程序包含基于WAVELET域、CONTOURLET域、WAVELET-CONTOURLET域及PCA的SAR图像去噪方法。
     
  • 基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法.rar
    优质
    本研究提出了一种基于小波变换的自适应多阈值图像去噪算法。该方法能够根据不同区域的特点自动调整阈值，有效去除噪声的同时保持图像细节。 基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法是一种新颖的技术应用,它在处理通过小波分析获得的不同子带和方向上的噪声时采用不同的最佳阈值。这种方法的核心在于运用Bayes理论，并假设图像的小波系数遵循广义高斯分布，从而确定这些最优阈值。 实验结果表明，这种技术能够有效地减少图像中的噪音，与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法及Chang等人的Bayes shrink去噪方法相比，在提高信噪比和最小均方误差的同时，还能使处理后的图像更加清晰，并且更符合人眼的视觉特性。因此，这种方法在客观效果（如技术指标）和主观感受上都展现出了优越性。
     
  • 基于小波变换的图像降噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于小波变换的图像降噪算法，利用多分辨率分析特性有效去除噪声，同时保持图像边缘细节清晰。 供从事基于小波变换的图像去噪论文写作的人参考。
     
  • 基于小波变换的阈值去噪方法
    优质
    本研究探讨了利用小波变换进行信号处理的方法，特别关注于通过设定阈值来去除噪声的技术。这种方法能够有效提升信号质量与清晰度，在通信、医学成像等领域具有广泛应用前景。 基于小波变换原理，采用硬阈值与软阈值方法对信号进行去噪处理，并通过调整阈值大小来优化去噪效果。
     
  • 基于Contourlet变换的图像去噪算法
    优质
    本研究提出了一种利用Contourlet变换进行图像去噪的新方法，有效减少了噪声干扰，同时保持了图像细节和边缘信息。 本段落提出了一种基于contourlet变换的图像去噪新算法，充分考虑了低尺度子带与高尺度子带的特点。
     
  • 基于小波变换与分数阶积分的OCT图像去噪方法
    优质
    本研究提出了一种结合小波变换与分数阶积分技术的新型光学相干断层扫描(OCT)图像去噪算法。该方法有效提升了OCT图像的质量，增强了生物组织内部结构的可视化效果。 通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,本段落提出了一种结合小波变换与分数阶积分的OCT图像去噪方法。首先将OCT图像进行小波分解，得到不同频带下的子图。保持低频近似部分不变，对水平、垂直和对角三个方向上的高频细节图应用改进后的三种分数阶积分Tiansi模板滤波处理。最后通过合成低频近似图与经过分数阶积分滤波的三个高频细节图像,获得去噪效果良好的最终OCT图像。实验结果显示该算法能够有效降低散斑噪声，并保持了图像中的重要细节信息，相比传统方法和单一使用分数阶积分的方法而言具有更好的去噪性能。