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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代科技的迅猛發(fā)展,數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到人們生活的各個領(lǐng)域.圖像在成像、存儲、傳輸過程受到各種噪聲干擾導致圖像質(zhì)量降低.因此,圖像去噪是圖像預處理的主要任務(wù)之一.其意義在于有效提高人類視覺識別圖像信息的準確性,為后續(xù)圖像處理提供可靠保證.本文著重研究椒鹽噪音和高斯噪音圖像去噪算法.
針對椒鹽噪音,提出基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)去噪算法.該方法對細節(jié)較多和細節(jié)較少的圖像分別根據(jù)圖像子塊的噪音污染程度、紋理復雜度自
2、適應(yīng)調(diào)整鄰域大小,然后在確定鄰域內(nèi)利用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測并平滑噪音.經(jīng)典圖像仿真實驗結(jié)果表明,與中值濾波和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪算法相比,該算法在平滑噪音和保留細節(jié)方面有明顯優(yōu)勢.此外,該算法應(yīng)用到實際自帶噪音圖像,得到較好的恢復效果,驗證了該算法的實用性.
針對高斯噪音,提出一種新的基于自適應(yīng)原子庫的稀疏表示去噪算法.該方法通過對全部相似子塊自適應(yīng)訓練子原子庫實現(xiàn)圖像稀疏表示.首先利用全局分析方法確定信號子空間.然后通過統(tǒng)計
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