非局部均值(Non-Local Means)算法是一种基于自相似性的图像去噪方法,打破了传统局部滤波器只能考虑目标像素及其邻域内像素的局限,而是全局地比较并整合整个图像中的像素点以达到降噪的目的。 NLM算法的核心思想是:噪声在整幅图像中是随机分布的,而图像的纹理和结构信息往往在多个位置有重复表现。因此通过在全局范围内寻...
降噪问题(这里只讨论additive noise),用最简单的数学语言一句话就可以描述清楚: y = x + e y是你观察到的带噪音的图像,e是噪音,x是干净无噪音的图像。只已知y,外加e的概率分布,降噪问题需要你去寻找最接近真实值的x。 说起来降噪问题如此简单明了,但自从信号处理开宗立派起,研究人员一直在孜孜不倦地提出各...
图像降噪可以提高图像质量、提高图像分析和处理的准确性、提高图像压缩效率以及扩展图像应用范围。 本文介绍了两种简单的降噪算法。中值滤波适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声,常用于图像修复和增强。高斯滤波适用于去除高斯噪声、平滑图像,常用于图像预处理和模糊处理。 审核编辑:黄飞...
利用图像在某种变换域下的特性进行降噪。 小波变换:通过小波系数阈值化去除噪声,保留图像细节。 离散余弦变换(DCT)或离散傅立叶变换(DFT):类似频域滤波,但在变换域进行操作。 4.基于统计的方法 利用图像的统计特性进行降噪。 非局部均值去噪(NLM):利用图像中相似区域的统计信息。 自适应滤波:根据局部图像的统计特性...
对于高频噪声，它采用细腻的滤波算法进行削弱；对于低频噪声，则通过智能的信号分析进行抑制，从而有效降低图像的整体噪声水平，同时最大程度地保留图像的细节信息，如病变部位的微小纹理、器官的边缘轮廓等，使医生能够获取到清晰、准确、丰富的影像信息，为疾病的诊断和治疗提供有力的支持。三、核心降噪算法解析 （一）...
常用的图像降噪算法有很多种,其中比较好的有: 小波降噪算法:小波变换是一种能够将信号分解成不同频率成分的方法,通过对图像进行小波变换,可以分解出不同频率的噪声和信号成分,然后采取合适的方法对噪声进行滤波处理。 总变差降噪算法:总变差降噪算法是一种用于图像去噪的优化算法,它能够有效地保留图像的边缘结构,并在...
这也是大多数 AWGN 降噪算法的基本理论依据,即多个独立同分布的高斯分布的加权平均会使得新像素的方差相对于原始噪声方差成比例地缩小,相应地我们就可以得到更加纯净的图像。 2 基本降噪思路 根据式 (1.3),我们可以找到一种消除 AWGN 的有效方法,就是在同一拍摄条件下重复拍摄多幅图像并进行平均,利用噪声在时间上的...
1 基本噪声仿真模型 我们之所以研究GAN模型用于图像降噪，主要就是因为GAN模型有非常好的图像生成能力，...
图像降噪算法——Variance Stabilizing Transform / Generalization Anscombe Transform算法 1. 基本原理 Variance Stabilizing Transform算法指将高斯泊松噪声转化为高斯噪声的一系列算法,对该算法最早的研究开始于1918年,可以说是非常经典了,其在图像降噪上的应用可以参考坦佩雷大学Alessandro Foi组的一系列工作,著名的BM3D算法...