第一章 引言 研究背景和意义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成为含噪图像完全去除或减少数字图像中的噪声称为图像去噪技术现实中的医学图像在采集转换和传输中常常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响产生降质大多数的现实医学图像都是含噪图像医学图像噪声对医学图像分析医学图像压缩的影响很大因此医学图像去噪是医学图像预处理阶段最重要的任务之一医学图像去噪是图像预处理中
图像去噪算法实现1对于Circuit.jpg图像这里采用中值滤波算法对其进行去噪中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替让周围的像素值接近的真实值从而消除孤立的噪声点中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘从而获得较满意的复原效果而且在实际运算过程中不需要图象的统计特性这也带来
附件3:毕业设计(论文)开题报告题 目: 数字图像去噪算法研究 学 院: 专 业: 学生: 指导教师: 研究的现状及其意义自上世纪70年代起人们就根据实际图像的特点和噪声的一些分布规律提出了各种各样的图像去噪方法传统的图像去噪方法基本上可以分为
数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割边缘检测等图像信号在产生传输过程中都可能会受到噪声的污染一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等目前比较经典的图像去噪算法主要
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ENVI中Basic Tools—statistics—sum data bandputer statistics中的standardDeviation就是均方根误差RMSE均方根值也称作为效值它的计算方法是先平方再平均然后开方比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号如果按平均值计算它的电压只有50V而按均方根值计算则有70.71V这是为什么呢举一个例子有一组100伏的电池组每次
摘 要在信息化的社会里图像在信息传播中所起的作用越来越大所以消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声保证图像受污染度最小成了数字图像处理领域里的重要部分本文主要研究分析邻域平均法中值滤波法维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点最后运用Matlab软件对一张含噪图片(含高斯噪声或椒盐噪声)进行仿真去噪通过分析仿真结果得
毕业设计(论文) 论文题目: 生物医学图像的去噪方法及其应用研究 学生: 学 号:110921023 专 业: 生物医学工程 方 向: 医学仪器 指导教师: 2015年 4 月 20 日 : 生物医学图像去噪的研究及应用 生物医学图像去噪的研究及应用 学生:崔枝君 指导老师:邢国泉湖北科技
基于小波变换的图像去噪方法的研究(附送程序,见上传者“我的文档”)摘要图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中
第 29 卷 第 10 期
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