我们提出了DnLUT,一种基于查找表的超高效框架,能够在最小化资源消耗的情况下实现高质量的彩色图像去噪。其创新点如下: 引入成对信道混合器(PCM)同时处理空间和信道信息,将RGB通道组合成三对(RG、GB、BR),通过并行分支使用深度为2的1×2卷积核进行处理。这种设计高效地捕捉了信道间的相关性,同时保持了可管理的存储需求
V2L-Tokenizer:图像描述/重建/去噪多项SOTA! AI生成未来 CVPR'24 | 无需微调,超越SPAE!V2L-Tokenizer:图像描述/重建/去噪多项SOTA! 作者丨Lei Zhu等 来源丨AI生成未来CVPR`24 | 无需微调,超越SPAE!V2L-Tokenizer:图像描述/重建/去噪多项SOTA!文章链接: https://arxiv.org/pdf/2403.07874.pdf代码和模型:...
针对彩色图像中噪声难以去除的问题,根据HSI空间独特的色彩分离特点,对受高噪声污染的彩色图像的噪声去除进行了研究。首先将彩色图像投影到色彩特征空间HSI中,将色彩信息与亮度特征信息进行分离操作,然后对该空间中的色彩分量H和S提出极坐标下距离阈值去噪方法进行处理,在保持色彩不失真的情况下去除噪声。 HSI空间中,色调H...
为了评估去噪效果,我们使用峰值信噪比(PSNR)作为评价指标。PSNR是一种常用的衡量图像质量的指标,其数值越大表示图像质量越好。我们分别对传统的小波阈值法和改进的小波阈值法进行了实验比较,结果表明改进的方法在去噪效果和PSNR指标上均优于传统方法。 总之,本文提出的基于改进的小波阈值彩色图像去噪方法具有较好的去噪效果...
Python 小波彩色图像去噪与灰度图去噪的区别 图像去噪是图像处理中的一个重要任务,它可以帮助清除图像中的干扰噪声,使图像更加清晰。在Python中,我们可以使用小波变换来实现图像去噪。本文将向您介绍小波变换在彩色图像和灰度图像中的应用,步骤详细列出,并提供相应的代码示例。
本文基于四元数提出了一种新的彩色图像去噪算法。算法流程如下: (1)将彩色图像转换为四元数形式。 (2)利用去噪滤波器对四元数图像进行滤波处理。 (3)将滤波得到的四元数图像转换为彩色图像,输出去噪后的结果。 2.彩色图像转换为四元数形式 将彩色图像转换为四元数形式的方法如下: (1)将RGB颜色空间转换为YIQ...
内容提示: 系统工程与电子技术 Systems Engineering and Electronics ISSN 1001-506X,CN 11-2422/TN 《系统工程与电子技术》网络首发论文 题目: 联合纯四元数与字典学习的彩色图像去噪方法 作者: 曾拥华,马均瑶,黄朝燕,冒智慧,武婷婷 收稿日期: 2021-11-25 网络首发日期: 2022-04-27 引用格式: 曾拥华,马...
为了方便起见我们可以直接将一幅Bayer阵列彩色滤波图像分为RGB单个单通道图像。依照上述的方法对三个色彩通道分别进行中值滤波后再将去噪后的三个单通道图像进行合成即可得到去噪后的Bayer阵列彩色滤波图像。这样去噪后的到的图像在理论上效果要远好于用传统方法直接在一幅Bayer阵列彩色滤波图像上进行去噪操作的图像。这是...
元数的彩色图像去噪算法.该算法对彩色图像进行四元数奇异值 分解,得到表征彩色图像的不同分量的奇异值,同时适-3地选择和丢弃分别表征图像和噪声的 奇异值,可以有效地去除彩色图像的加性噪声.该算法的特点是采用一种新颖的基于彩色图像 能量测度模型,自适应地确定去噪图像重构的奇异值数目,因此具有快速去噪和简单可行...
Ieray—Schauder不动点定理证明了该泛函的梯度下降流方程组解的存在性和唯一性,并与相关的彩色图像去噪模型 进行了比较.数值实验结果表明,新的模型在去噪的同时保护了原图的彩色特征,且算法稳定. 关键词:去躁;增强;惩罚函数;梯度下降流;Ieray—Schauder不动点定理 ...