一种高配准率的基于隔行隔列的序贯相似性检测算法

运用信噪比峰值法、全局质量指标计算法、平均结构化相似度指标以及隔行隔列的序贯相似性检测算法对图像进行处理,再通过非线性过滤的方法对图片进行进一步的除杂。通过观察图像频谱中的噪声分布,根据噪声点的在频率域的分布情况,本文选用合适的滤波器来过滤图像中的噪声。通过实验结果对比,基于隔行隔列的序贯相似性检测算法能够有效的降低图像噪声,同时更好的提高了图像的准确度和清晰化效果。

数字图像处理技术与实证研究

图片的处理方法多种多样,可以用特征值分解的方法对图片进行信息提取,将此方法与信噪比峰值法、全局质量指标计算法,平均结构化相似度指标的测量法结果作比较,进而证明运用图像特征值分解法的优势。再通过非线性过滤的方法对图片进行进一步的除杂;还可以观察图像频谱中的噪声分布情况,根据这些噪声点的在频率域的分布情况,进而选用合适的滤波器来过滤掉图片中的噪声;为了获得更为清晰的图片,还可以建立模板匹配模型,即:经过有限次的待搜索图与色标模板图的配准过程来完成对目标图片信息的检验和建构,这是此方法较其他方法的优势,也是这篇论文所提倡使用的方法。