在这个代码示例中,我们通过设置参数生成一定数量的泊松噪声和高斯噪声,然后将它们进行结合。最终,通过Matplotlib库将混合噪声的波形展示出来。运行这段代码,可以看到高斯泊松混合噪声的表现。 旅行图示例 在应用高斯泊松混合噪声时,我们通常会经历一个复杂的过程。以下是一个简单的旅行图,表示了在进行噪声处理时的步骤: ...
高斯混合噪声图像的数据集,将所述数据集划分为训练集与测试集;建立噪声图像去噪模型,所述模型包括GAT层、CNN层、残差层、逆GAT层,将所述训练集中的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型中进行训练,从而获得训练完成的非盲泊松‑高斯混合去噪模型;将所述测试集的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型,获得...
高斯混合噪声图像的数据集,将所述数据集划分为训练集与测试集; 8.建立噪声图像去噪模型,所述模型包括gat层、cnn层、残差层、逆gat层,将所述训练集中的数据输入所述非盲泊松 ‑ 高斯混合去噪模型中进行训练,从而获得训练完成的非盲泊松 ‑ 高斯混合去噪模型; 9.将所述测试集的数据输入所述非盲泊松 ‑ 高...
基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法
1.一种混合泊松、高斯和脉冲噪声的视频去噪方法,其特征在于包括以下步骤: 步骤一:将噪声视频每一帧图像划分为图像块,在噪声视频帧序列中通过块匹配方法对每一个图像块搜索相似图像块; 将噪声视频每一帧图像划分为图像块的具体方法是: 对于噪声视频帧序列{I<Sub>1</Sub>,I<Sub>2</Sub>,...,I<Sub>n</Sub...