基于Matlab的几种图像去噪方法研究

为了研究几种图像去噪方法的优劣,在介绍图像去噪的基本方法与原理的基础上,应用传统的线性、非线性以及频域的方法对含高斯噪声,椒盐噪声的图像进行去噪,然后对去噪效果进行分析比较和仿真实现.最后,通过Matlab进行仿真验证了邻域平均法对高斯噪声抑制是比较好的,维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用,中值滤波对椒盐噪声的去噪效果很好,小波变换法对低幅值的噪声和不期望的图像噪声的去噪效果令人满意.

基于Matlab的三种图像去噪方法的比较研究

为了研究各种去噪算法的优劣,在介绍图像去噪的基本原理和方法的基础上,采用传统的线性、非线性以及频域的方法,对数字图像进行去噪效果的分析比较和仿真实现。运用Matlab仿真平台的验证结果表明:中值滤波对椒盐噪声的去噪效果很好;维纳滤波对高斯噪声有一定的降噪效果,且较好地保护了图像的边缘细节信息和高频细节信息;三维块匹配(BM3D)方法相对于以上几种方式来说,对图像降噪效果最好,对图像有着明显的平滑效果,且由于充分使用了各模块之间的关系,使得信噪比较高。

基于卡尔曼滤波的图像降噪方法研究

为了改善噪声图像的质量,提出了一种基于KALMAN滤波的降噪方法,该算法采用递推性算法,因此,可以适用平稳与非平稳过程,这就解决了其他估计方法的限制性困难。该方法分析了噪声图像的特征,并且在一价高斯噪声的基础上改写了噪声图像的观测方程,同时,使用NSHP模型来构造图像的过程方程,大大的降低了卡尔曼滤波更新中的计算量。仿真结果表明,卡尔曼滤波方法可以明显的减弱了原始图像上噪声,并且有效的解决了图像滤波必然伴随的模糊细节问题,和其他传统噪声降噪方法比较,更好的保持了原图像中的一些线条,点和边缘的细节信息,体现了自己的自适应优点。