最近的一些研究工作在真实噪声图像方面取得了进展,通过捕获真实的噪声场景,建立了几个真实的噪声数据集如DnD、RNI15、SIDD等,促进了对真实图像去噪的研究。 ‘test039’from BSD68 (合成的噪声图像) ‘Starfish’from Set12 (合成的噪声图像)DnD(真实的噪声图像)RNI15...
文章介绍一种新的图像去噪方法:deep convolutional dictionary learning(深度卷积字典学习,DCDicL),并证明在定量指标和视觉质量方面都超过了以前的深度展开和基于深度学习的方法。DCDicL为深度图像建模提供了新的见解,并且可以扩展到更多的图像修复任务。 作者| Hongyi Zheng、Hongwei Yong、Lei Zhang单位 | 香港理工大学;...
基于CNN自监督学习去噪 利用像素之间的独立性,以自监督训练方式寻找目标像素与输入像素之间的映射关系,从而实现去噪任务 自监督缺点:自监督方式忽视了空间信息之间的依赖关系,提取的特征对噪声的表达能力不足,且网络训练参数的调整方式缺乏灵活性,不能很好地表示含噪图像到清晰图像...
图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声等的影响,在这种条件下得到的图像称为含噪图像或噪声图像。噪声是干扰图像的重要因素。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输过程中产生,也可能在量化处理等过程中产生。
2) 乘性噪声,此类噪声与图像信号有关,含噪图像可表示为f(x, y)=g(x, y)+n(x ,y)g(x, y),飞点扫描器扫描图像时的噪声,电视图像中的相干噪声,胶片中的颗粒噪声就属于此类噪声。 3) 量化噪声,此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生。 目前来说图像去噪分为三大类...
NL-Means(Non-Local Means)是一种图像去噪算法,它通过利用图像中相似区域的信息来降低噪声水平,而不会损失图像的细节信息。NL-Means算法不仅可以处理高斯噪声,还可以有效地处理泊松噪声等其他类型的噪声。 NL-Means算法的基本思想是,对于图像中的每一个像素,通过计算该像素周围区域与其他像素区域的相似性来进行去噪。
图像去噪定义 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像。 噪声分类 按照噪声组成来分: f(x,y)表示给定原始图象,g(x,y)表示图象信号,n(x,y)表示噪声。 (1
3.图像去噪方法 3.1 经典传统方法 3.2 先验模型方法 3.3 深度学习方法 4.评价指标 1.成像系统的图像噪声 成像系统在获取画面时,经过传输、处理过程中往往会引入随机性变化或失真。噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块,像素值与真实场景或理想图像存在不符的随机扰动: 当噪声与原始信号无关时...