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
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
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
第 29 卷 第 10 期
基于小波图像去噪的MATLAB实现论文背景数字图像处理(Digital Image ProcessingDIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程数字图像处理最早出现于 20世纪50年代随着过去几十年来计算机网络技术和通信的快速发展为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础使得DIP技术成为信息技术中最重要的学科分支之一在现实生活中DIP应用十分广泛医疗艺术军事航天等图像处理影响着人类生活和
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
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摘要:随着信息时代计算机的日益普及人们对数字图像的质量要求越来越高但是数字图像在采集和传输过程中难免会受到噪声的污染这不仅不符合人们的视觉效果而且也不利于图像的进一步处理因此图像去噪具有很强的理论意义和应用价值图像消噪是信号处理中的一个经典问题传统的消噪方法多采用平均或线性方法进行但 是其消噪效果不好随着小波理论的不断完善它以自身良好的时频特性在图像消噪领域受到越来越多的文中将以 MAT
1绪论本章主要介绍信息隐藏技术的背景和研究意义国内外信息隐藏技术研究现状并给出全文的结构安排1.1 信息隐藏技术的背景和研究意义从二十世纪九十年代开始网络信息技术在全世界范围内取得了迅猛发展它极大方便了人们之间的通信和交流借助计算机网络所提供的强大的多媒体通信功能人们可以方便快速地将数字信息(数字音乐图像影视等方面作品)传到世界各地一份电子邮件可以瞬息间传遍全球[1-7]但在同时计算机网络
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
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