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基于nlm的图像三维去噪算法

卫星电视与宽带多媒体 2019年第23期 27-28页

作者：朱鸿鹏袁赟邵阳学院

随着信息化的发展,对于信息的获取已经不再局限于文字,数字图像已经成为人们生活中不可缺少的信息来源。但是在图像的获取中,图像的质量、准确性、效果就成为了探讨的话题,因为只有好的图像才能发挥其作用。在实际的图像获取中,因为各... 详细信息

随着信息化的发展,对于信息的获取已经不再局限于文字,数字图像已经成为人们生活中不可缺少的信息来源。但是在图像的获取中,图像的质量、准确性、效果就成为了探讨的话题,因为只有好的图像才能发挥其作用。在实际的图像获取中,因为各种原因导致图像会被噪声污染,影响人们对图像信息的提取。本文以此问题来进行探讨,结合已有的研究成果和自己的知识,分析采用NLM算法基础上实现图像三维去噪。

关键词： NLM算法数字图像三维去噪

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浅谈基于CUDA的nlm图像去噪算法

吉林省教育学院学报（中旬） 2013年第10期29卷 147-148页

作者：赵宏挺台州学院数学与信息工程学院浙江台州317000

本文针对nlm图像去噪算法可并行化计算的特点,在CUDA平台下对其进行加速,达到了实时的效果。

关键词： GPU CUDA NLM算法图像去噪

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基于新形态学算法的弱小目标检测算法

国外电子测量技术 2022年第4期41卷 49-54页

作者：康利娟陈先桥郑州工商学院信息工程学院郑州450000 武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430000

在光学对空探测领域,强噪声环境下的红外弱小目标检测既是关键问题,也是挑战难度很大的瓶颈问题。提出一种基于新形态学算法的弱小目标检测算法,通过形态学增强及非局部均值(nlm)算法,抑制背景杂波。最后通过自适应双阈值方法进行二值... 详细信息

在光学对空探测领域,强噪声环境下的红外弱小目标检测既是关键问题,也是挑战难度很大的瓶颈问题。提出一种基于新形态学算法的弱小目标检测算法,通过形态学增强及非局部均值(nlm)算法,抑制背景杂波。最后通过自适应双阈值方法进行二值化处理,捕获并跟踪目标。在传统方法及问题的基础上进行改进,为充分验证提出算法的有效性,将提出的算法与近年来一些先进算法进行比对。测试手段采用受试者测试曲线,以及在不同图像上的检测指标进行处理。实验结果表明,与其他先进算法相比,提出的算法检测性能更好,检测率平均提高了11.5%。

关键词：红外弱小目标检测增强形态学 NLM算法自适应双阈值

基于改进小波变换的地震资料信噪比提升方法研究

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基于改进小波变换的地震资料信噪比提升方法研究

作者：董广凯西安石油大学

学位级别：硕士

通常在地震勘探中采集到的地震资料因受各种因素的影响常常混杂着大量噪声,如果能有效的消除地震信号中的噪声干扰,这将为后续解释工作提供极大的保障。所以本文从消除地震信号随机噪声提高地震资料信噪比方向展开研究,主要研究内容如下... 详细信息

通常在地震勘探中采集到的地震资料因受各种因素的影响常常混杂着大量噪声,如果能有效的消除地震信号中的噪声干扰,这将为后续解释工作提供极大的保障。所以本文从消除地震信号随机噪声提高地震资料信噪比方向展开研究,主要研究内容如下:首先,本文介绍了小波变换由理论知识到实际应用的内容与流程,深入分析了常用小波阈值选取算法的优缺点。然后,研究改进了小波变换阈值去噪算法去除地震资料随机噪声。本文针对常用小波阈值去噪算法常通过预先估计得到的噪声方来计算阈值存在较大误差的问题,选用了不需要噪声方差参与的GCV阈值选取函数作为阈值选取的基函数,并结合模拟退火算法与果蝇寻优算法对小波阈值进行寻优得到最优阈值。改进之后的算法解决了局部最优阈值的问题,并且可以根据当前迭代次数动态的调整算法的搜索步长以及在保证算法复杂度的前提下选取更加合适的新迭代起点,从而获得小波变换的最优阈值。最后,研究改进了基于NLM算法的小波变换去除地震资料随机噪声。本文针对地震随机噪声存在空间冗余性的特点以及传统NLM算法仅采用固定的滤波参数造成去噪效果不理想的问题,在分析了将一维小波熵应用在NLM算法上时噪声方差的计算仅通过对一维单道信号取平均获得的缺点后,将二维小波熵与NLM算法相结合,通过用二维小波熵计算得到的噪声方差来调整滤波参数,并通过调控因子优化参数误差,从而提升去噪效果。将本文改进算法应用到模拟地震记录和实际地震资料上,通过处理前后的数据对比可以证明本文方法的有效性。

关键词：地震资料小波变换小波阈值小波熵 NLM算法

无人机航拍复杂背景影像中电力线的快速提取算法研究

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无人机航拍复杂背景影像中电力线的快速提取算法研究

作者：施陈敬东华理工大学

学位级别：硕士

电力线维护工作在实际生产生活中越来越重要,无人机电力线巡检已经慢慢取代人工巡检,此举不但效率高,而且可以在复杂环境中开展工作,因此对无人机电力线图像的处理工作也就愈发重要。在基于对电力线特征分析的基础上,提出通过优化Canny... 详细信息

电力线维护工作在实际生产生活中越来越重要,无人机电力线巡检已经慢慢取代人工巡检,此举不但效率高,而且可以在复杂环境中开展工作,因此对无人机电力线图像的处理工作也就愈发重要。在基于对电力线特征分析的基础上,提出通过优化Canny边缘检测并结合Hough变换的方式完成对复杂背景图像中的电力线快速提取。主要研究内容为:（1）对电力线在无人机图像中呈现的特征进行归纳总结;对无人机图像数据进行预处理,包括使用加权平均值法对图像灰度化,利用直方图均衡化以增强电力线特征,运用NLM算法在对图像良好去噪的同时保持图像边缘细节,为后期的边缘检测及直线提取工作打下基础。（2）首先对五种经典边缘检测算子的边缘检测方法的原理分别进行阐述,分别分析其优缺点,鉴于Canny算子的优势,提出结合K-means聚类与改进Canny算子的边缘检测方法进行边缘检测工作,其次选取不同背景及高度的无人机电力线图像进行边缘检测,最后对实验结果进行对比分析。实验结果表明优化的边缘检测方法不仅去除了图像中的大部分复杂背景,且对电力线的边缘检测效果甚好,为后期直线提取减少工作量的同时提高了精度。（3）分析了常用的直线提取方法的原理及优缺点,鉴于Hough变换具有较好的抗噪性及鲁棒性,提出基于形态学的Hough变换进行电力线提取,提取结果并与传统Hough变换及过已知点Hough变换的提取结果进行对比。实验结果表明,在基于优化后的边缘检测后,上述三种直线提取方法的实验结果均有效的识别出图像中的电力线,但是传统Hough变换用时较久;过已知点的Hough变换虽然在保证识别效果的基础上缩短了一定的运行时间,但在面对电力线像素较窄时会出现一定的偏差;基于形态学的Hough变换运行时间最短且提取效果最好。

关键词： NLM算法 Canny算子 K-means聚类 Hough变换形态学

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基于图像特征的匹配方法研究

基于图像特征的匹配方法研究

作者：曹金燕南京信息工程大学

学位级别：硕士

图像匹配是图像应用处理中的关键技术之一,涉及图像预处理、图像采集、特征提取等相关领域知识内容,同时将计算机视觉、数值计算等一些方法紧密的相结合在一起。本文针对图像匹配问题,首先对待匹配图像进行预处理,然后将预处理后的图像... 详细信息

图像匹配是图像应用处理中的关键技术之一,涉及图像预处理、图像采集、特征提取等相关领域知识内容,同时将计算机视觉、数值计算等一些方法紧密的相结合在一起。本文针对图像匹配问题,首先对待匹配图像进行预处理,然后将预处理后的图像从两个方面考虑特征点提取,最后利用近似最近邻算法对提取到的特征点的两幅图像进行匹配。本文所改进的算法正确匹配率较高,与同类经典算法相比具有一定的优势。概括起来主要从事了以下几项工作：1、针对图像预处理部分的图像去噪问题,研究了一种改进非局部中值图像去噪算法。通过分析已有图像去噪算法优缺点,在现有非局部均值图像去噪算法基础上,通过中值取代均值,提高了算法在大量噪声情况下的表现能力,同时对于图像中的异常像素具有更强的鲁棒性。实验表明,本文改进的算法在去噪性能、边缘性能等主要性能更具优越性。 2、特征点检测部分,本文从基于轮廓曲线的特征点检测和基于灰度图像的特征点检测两方面进行考虑。（1）针对基于轮廓曲线的特征点检测,本文研究了一种基于自适应支撑区域（ROS,Region Of Support）的特征点检测算法。算法首先针对支撑区域的自适应选择问题研究了一种单调方法,然后基于曲率的非极大值抑制给出了三次扫描算法,实现了算法的自适应性和鲁棒性,检测精度高。同时,基于轮廓曲线特征检测算法无需先验参数,运行效率高,算法复杂度仅需D（N2/2）。（2）针对基于灰度图像的特征点检测,本文首先介绍了尺度不变特征变换SIFT算法,然后将lijima的尺度空间思想和非线性扩散滤波结合起来,研究了基于非线性尺度空间的特征检测算法,通过AOS（Additive Operator Splitting）算法和可变传导扩散方法来构造非线性尺度空间。结合SIFT算法思想,在非线性尺度空间中寻找并描述特征点。 3、最后,在实验分析部分给出了算法匹配性能分析。本文结合近似最近邻匹配策略,从匹配时间效率,匹配精度,算法复杂度等多方面分析了算法的可行性。实验结果表明,基于非线性尺度空间特征检测算法在光照变化、尺度变化等情况下具有较高的检测精度,优于一般的图像匹配算法。

关键词：图像匹配 NLM算法尺度空间特征检测