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红外图像的去噪与分割技术研究。

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简介:
本篇文献系统性地、深入地探讨了红外图像的多种处理技术。主要研究工作集中在两个关键领域。首先,对红外图像的去噪问题进行了全面的横向比较分析,涵盖了从空域到频域等一系列常用的滤波策略,并着重考察了小波阈值去噪方法。在此基础上,进一步构建了一种改进的小波阈值去噪算法,该算法对每个尺度上的系数进行了多次均值滤波处理,同时利用指数衰减函数对系数进行衰减,旨在克服传统硬阈值函数存在的断层问题以及软阈值函数可能产生的偏差。实验结果证实,所提出的新方法在峰值信噪比方面优于传统的去噪算法,以及采用软阈值和硬阈值函数的去噪方法,从而展现出卓越的去噪效果。其次,考虑到红外图像纠错系统对实时性有着严格的要求,因此采用了运算速度较快的阈值分割方法来执行红外图像纠错过程。基于最大类间方差算法,并结合惩罚函数外点法对Otsu方法进行了优化改进,优化后的算法显著提升了运行速度。仿真实验结果充分验证了该新方法的运行速度优势。

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客服
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  • 关于处理探讨
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    本文深入探讨了红外图像中的噪声来源及其对图像质量的影响,并提出了一套有效的去噪和分割方法,旨在提高红外图像在各种应用环境下的清晰度和可用性。 本段落系统深入地研究了红外图像处理技术,并主要从两个方面进行了探讨。首先,在去噪问题上进行横向对比研究,包括空域和频域的滤波方式,重点分析小波阈值去噪方法。基于Donoho提出的小波萎缩阈值理论,进一步在每个尺度上的系数应用均值滤波,并使用指数衰减的阈值函数对系数进行调整以克服硬阈值不连续及软阈值有偏差的问题。实验结果显示新方法的峰值信噪比优于传统去噪算法以及传统的软、硬阈值方法,具有良好的去噪效果。 其次,针对红外图像系统实时性高的需求特点,本段落采用运算速度快的阈值分割法进行处理,在最大类间方差算法基础上使用惩罚函数外点法优化Otsu方法。优化后的算法运行速度进一步提高,并通过仿真结果验证了新方法在计算效率上的优势。
  • 基于机器学习医学影、配准、融合
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    本研究聚焦于利用机器学习方法提升医学影像处理技术,涵盖图像分割、配准、融合及去噪等关键环节,以提高诊断准确性和效率。 许多机器学习算法已被应用于医学图像处理领域。为了进一步提升医学图像的质量,在保证分割质量、配准效果、融合性能以及降低噪声的前提下,本段落结合了机器学习的基本原理,并对传统的医学图像处理方法进行了改进。针对常见的四种医学图像类型,从图像的分割、融合、配准和去噪四个方面详细探讨了这一问题。研究结果表明,利用机器学习技术进行医学图像处理可以显著提升图像质量及精度,为医生在诊断病情以及手术操作中提供更可靠的支持。
  • 关于Matlab中几种.pdf
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    本文档探讨了在MATLAB环境下多种图像去噪技术的应用与效果比较,旨在为图像处理领域中的噪声去除问题提供有效的解决方案。 本段落档探讨了几种基于Matlab的图像去噪方法的研究与应用。通过分析不同算法在实际场景中的表现,旨在为相关领域的研究者提供有价值的参考和借鉴。文档内容涵盖了多种技术细节及实验结果对比,深入剖析了每种方法的优势与局限性,并提出了未来可能的发展方向和技术挑战。
  • C#中
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    本文章介绍了在C#编程语言中实现对图像进行加噪和去噪的技术方法。读者可以学习到如何通过程序模拟不同的噪声类型,并应用各种算法去除或减少这些噪声,从而提升图像质量。 C#图像的加噪去噪代码可用于课程实验。以下是完整的源代码: ```csharp using System; using System.Drawing; namespace ImageProcessing { class Program { static void Main(string[] args) { // 加载图像并应用噪声处理算法。 Bitmap originalImage = new Bitmap(path_to_your_image.jpg); Bitmap noisyImage = AddNoise(originalImage); // 显示加噪后的图像 noisyImage.Save(noisy_image.png); // 应用去噪算法去除噪声。 Bitmap denoisedImage = RemoveNoise(noisyImage); // 保存去噪后的图像 denoisedImage.Save(denoised_image.png); } static Bitmap AddNoise(Bitmap image) { Random rand = new Random(); for (int x = 0; x < image.Width; ++x) for (int y = 0; y < image.Height; ++y) if(rand.Next(1,5) == 3)// 假设以20%的概率向图像中添加噪声 image.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(255, rand.Next(), rand.Next(), rand.Next())); return image; } static Bitmap RemoveNoise(Bitmap image) { // 实现去噪算法,例如使用均值滤波或高斯滤波。 throw new NotImplementedException(请实现你的去噪算法); } } } ``` 注意:需要根据实际需求和图像处理库的特性来调整和完善代码中的函数。上述示例中添加噪声的方法较为简单,并且仅作为教学用途,真实环境中可能使用更复杂的加噪方法。 以上是关于C#图像加噪与去噪实验的基本实现思路及部分源码展示。 希望这可以满足你的课程实验需求。
  • (MATLAB).rar_DCTPCA在应用_previous12j_探讨
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    本资源为《DCT与PCA在图像去噪中的应用》及《图像去噪技术探讨》,采用MATLAB实现,包含DCT和PCA算法用于去除图像噪声的实例代码和分析。 使用中值滤波、均值滤波、小波变换、DCT(离散余弦变换)和PCA(主成分分析)五种方法实现对图像的去噪处理。
  • Matlab代码-MWCNN
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    本项目采用MWCNN算法实现图像去噪功能。通过多分支卷积神经网络结构优化,有效去除噪声同时保留图像细节,提高视觉效果和清晰度。适用于各类含噪图像处理场景。 去噪声代码matlab MWCNN图像降噪Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码:引文:刘鹏举,等。“用于图像复原的多级小波-CNN”。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。2018。 教程安装正确的环境: - 使用conda创建environment.yml - conda激活EE367 - cd ./pytorch_wavelets - 点击安装。 - cd ../(返回项目根目录) - python runMe.py (可选)使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments/(model)/images/test_images文件夹中。 笔记: 如果遇到内存不足错误或被杀死9,则可能需要将每个args的runMe.py中的“n”值更改为1000。 去做修复数据加载代码,以便我们不会淹没系统内存来编写补丁。不要将修补程序加载到系统内存中,只需加载文件名,然后按照DataLoader的查询读取它们。
  • 基于MATLAB仿真毕业论文.doc
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    该文档围绕利用MATLAB软件进行图像去噪技术的研究展开,详细探讨了多种去噪算法,并结合实际案例进行了仿真分析。适合于计算机科学、电子工程等专业的毕业设计参考。 图像去噪处理是数字图像处理领域中的一个核心问题,旨在消除噪声以提高图像的清晰度和可读性。噪声可能源自多种因素,包括光照不均、传感器误差及传输过程中的干扰等。高质量的图像对于后续分析与识别至关重要,在医学成像、遥感技术以及机器视觉等领域尤为重要。 1. **数字图像去噪的意义与背景** - 数字图像去噪是提升图像质量的关键步骤,能够帮助揭示重要的特征如边缘和纹理。 - 研究该领域不仅需要光学系统及微电子技术的知识,还涉及计算机科学、数学分析等多个学科的交叉融合。 - 随着计算科技的进步,理论与算法不断更新迭代,去噪技术已被广泛应用于各个行业。 2. **邻域平均法** - 这种方法是一种简单的图像平滑手段,通过计算像素周围区域内的平均值来替代该点的原始数值以减少噪声的影响。 - 虽然适用于高斯噪声去除场景下使用效果良好,但可能会导致边缘模糊化问题。 3. **中值滤波法** - 中值滤波是一种非线性技术,特别适合于消除椒盐噪音。通过用邻域内像素的中间数值替换当前点来实现去噪。 - 此方法能有效保护图像中的重要细节信息而不至于过度平滑化。 4. **MATLAB仿真** - MATLAB是一个强大的工程计算工具,其图像处理库提供了多种滤波算法的应用接口。 - 在此平台上可以轻松地应用中值和邻域平均法进行去噪实验,并通过编写代码或使用内置函数来观察并比较不同方法的效果。 5. **MATLAB实现** - 对于中值滤波操作,MATLAB中的`medfilt2`函数可以直接用于二维图像的处理。 - 邻域平均法则可以通过自定义过滤器和利用如`filter2`等命令结合适当的权重矩阵来实施。 通过在MATLAB上进行仿真测试,不仅可以直观地看到去噪前后图像的变化情况,还可以借助诸如信噪比(SNR)及均方误差(MSE)这样的量化指标评估算法性能。此外,还能探究不同滤波器尺寸、形状及其参数设置对最终效果的影响,从而为实际应用提供优化建议。 总结来说,邻域平均法和中值滤波是图像去噪处理中的两种常用技术,并且MATLAB作为仿真工具可以有效支持这两种方法的研究与开发工作。
  • 目标检测、识别及跟踪
    优质
    本项目专注于研究和开发先进的红外图像处理技术,涵盖目标检测、识别与跟踪等多个关键领域,致力于提升夜间或恶劣天气条件下的视觉感知能力。 国内目前最权威的红外导弹成像技术属于绝密资料,请勿外传。
  • TV模型及其应用_TV__处理_TV模型_方法TV
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    本文探讨了用于电视图像的先进去噪模型与技术,包括多种图像去噪方法和TV(Total Variation)模型的应用,以提升图像清晰度。 去噪模型TV是一种用于去除图像噪声的算法或技术。该模型旨在通过特定的方法减少图像中的干扰因素,以提高图像的质量和清晰度。
  • 舌体实验改良 (2010年)
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    本研究针对舌体图像进行深入分析和处理,提出并验证了改进的图像分割算法,以提高医学诊断中的准确性和效率。 数字舌像图片的正确分割是中医舌诊自动化技术的关键。由于舌体特征的多样性,传统成熟的分割算法并不适用。本段落首先回顾了近5年来该领域的工作,特别是Snake算法的研究进展,并对临床图片进行了测评总结,讨论了各类代表性算法的优点和缺点。最后,在已有三个主流算法的基础上通过改进提出了三个新算法,不同程度上提高了这些主流算法在舌体分割方面的效果。