Advertisement

全局方法消除图像垂直条纹

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

简介：
本文提出了一种全局性的算法，旨在有效去除图像中的垂直条纹噪声，通过优化处理方式，在保持图像原有细节的同时显著改善了视觉效果。 全局法图像垂直条纹去除程序可以处理高光谱图像和RGB图像，并且有详细的注释。对于带有倾斜条纹噪声的西安地区图像，在使用该程序前需要先进行旋转，以确保有效去噪。此程序包含循环低速版和无循环高速版两种版本，通过对比测试（针对高光谱数据处理），发现高速版本的速度比低速版本快近20倍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 全局方法消除图像垂直条纹
    优质
    本文提出了一种全局性的算法，旨在有效去除图像中的垂直条纹噪声，通过优化处理方式，在保持图像原有细节的同时显著改善了视觉效果。 全局法图像垂直条纹去除程序可以处理高光谱图像和RGB图像，并且有详细的注释。对于带有倾斜条纹噪声的西安地区图像，在使用该程序前需要先进行旋转，以确保有效去噪。此程序包含循环低速版和无循环高速版两种版本，通过对比测试（针对高光谱数据处理），发现高速版本的速度比低速版本快近20倍。
     
  • 遥感影像条纹噪声消除：基于图像分解的方法
    优质
    本文提出一种基于图像分解技术的创新方法，专门用于消除遥感影像中的条纹噪声。该方法通过有效分离和处理噪声成分，显著提升了遥感数据的质量与应用价值。 条纹噪声的去除（去条纹）在遥感图像处理领域是一个基本问题，并且对于后续应用具有重要的实际意义。许多变分方法在此方面取得了显著成果并引起了广泛的研究兴趣，然而大多数这些方法主要专注于从受条纹影响的图像中恢复清晰图像，而忽视了条纹本身的结构特征，这可能会导致对原始图像结构造成损害并在恢复过程中留下残留的条纹。 在本段落中，我们平等对待原图和条纹成分，并将去噪任务自然地转化为一个图像分解问题。首先，我们会详细分析条纹的结构特性并提供有关遥感图像的相关先验知识。基于这些信息，我们将提出一种低秩单图像分解模型（LRSID），旨在精确分离原始图像与条纹部分。 该模型采用对条带成分施加低秩约束的方法来处理仅有部分数据受损的情况，并且我们还利用了遥感影像的光谱信息，将二维图像分解方法扩展到三维情况。通过模拟和实际的数据实验验证了所提出的算法的有效性和效率。
     
  • MATLAB.rar_MATLAB图像条纹处理_MATLAB去除条纹_条纹处理_图像条纹
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的图像条纹处理方案，专注于高效地识别与消除图像中的条纹干扰，适用于多种图像处理场景。下载后可直接运行示例代码进行学习和应用。 这是一个用于处理图像条纹的MATLAB程序，并且包含了高斯滤波功能以去除图像噪声，是学习MATLAB图像处理的一个好例子。
     
  • 数字图像处理——消除横条纹和特殊条纹噪声
    优质
    本文章探讨了数字图像处理技术中去除横条纹及特殊条纹噪声的方法，介绍了最新的算法和技术进展。适合研究与开发人员参考学习。 中国科学院大学刘定生老师的数字图像处理综合作业1包括去除横条纹、特殊条纹和噪声。
     
  • HJ1A星全局去条纹方法
    优质
    本文提出了一种针对HJ-1A卫星影像的全局去条纹方法，有效解决了卫星图像中存在的条纹噪声问题，提升了图像质量。 HJ1A卫星的影像条带较多，未经处理的数据会导致影像无法使用。此程序专门用于去除HJ1A卫星影像中的条带问题，操作快捷方便。
     
  • verstripewipe.rar_消除倾斜条纹_图像中的条纹噪声_高光谱_matlab
    优质
    本资源提供一种使用MATLAB处理高光谱图像中倾斜条纹噪声的方法，通过特定算法有效去除图像内的条纹干扰，提升图像质量。文件名为verstripewipe.rar。 全局法图像垂直条纹去除程序适用于高光谱图像和RGB图像，并且包含详尽的注释。对于倾斜的条纹噪声图像，需要先进行旋转处理后才能使用该程序去除。本程序提供了循环低速版和无循环高速版两种版本，在处理高光谱数据时，高速版的速度比低速版快近20倍。
     
  • 移除图像中的干扰条纹
    优质
    本文介绍了一种有效去除图像中常见干扰条纹的技术方法，提升图像质量与视觉效果。通过算法优化，能够自动识别并消除各种原因造成的条纹瑕疵，适用于多种成像场景。 利用MATLAB工具去除lena图像中的横条纹、渐变条纹及干扰，并学习如何使用傅里叶变换和滤波器。
     
  • 基于IDL的HSI图像条带噪声消除方法研究
    优质
    本研究聚焦于高光谱成像（HSI）中的条带噪声问题，提出了一种基于独立成分分析(IDL)的技术方案，旨在有效去除干扰信号，提升图像质量。该方法在保持原始数据特征的同时增强了图像的清晰度与可靠性，在环境监测、医学影像等多个领域展现出广泛应用潜力。 HJ-1-A卫星超光谱数据的绿、红和红外各波段（21至115波段）的数据质量较高，具有良好的应用潜力。但是蓝光波段（前20个波段）存在明显的条带噪声，这对超光谱数据信息提取精度产生了严重影响，必须去除这些噪声才能使用。鉴于HJ-1-A卫星HSI图像中条带噪声的特殊性，提出了两种去除条带的方法，并提供了用IDL语言实现的具体方法。
     
  • 遥感图像条带消除技术
    优质
    遥感图像条带消除技术旨在解决卫星影像中因传感器或大气因素导致的亮度不均问题，通过先进的算法恢复图像原始清晰度，提升数据应用价值。 代码能够去除加性条带噪声和乘性条带噪声，并且还有全局条纹去除功能。该程序已经在环境星的HSI数据上进行了试验，证明是切实可行的。
     
  • CT重建图像中环状伪影的消除方法
    优质
    本文探讨了在计算机断层扫描（CT）成像过程中出现的环状伪影问题，并提出了一种有效的去除算法。通过实验验证，该方法能够显著提高图像质量，为临床诊断提供更准确的信息。 上海联影申请了一项关于CT重建图像中去除环状伪影的方法的专利。