作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
噪声的存在严重影响了图像的质量,因此图像去噪是图像处理的重要环节,也是一项任重道远的工作.由于实际图像噪声的随机性和不确定性又增加了图像去噪的难度,所以本文针对一类实际工程图像序列进行去噪处理的研究.为了改善实际远程遥控图像的质量,本文提出的一种基于Kalman滤波原理的去噪方法.首先对实际夜空图像进行噪声分析确定其噪声类型.其次,选用较为合理的NSHP (non-symmetric half plane)模型来构造图像的过程方程和观测方程,在合理假设其为高斯有色噪声的基础上改写图像模型的观测方程,合理估计出图像的过程噪声方差阵和观测噪声方差阵.最后通过卡尔曼滤波原理的预测和更新步骤对图像进行去噪处理.实验结果表明,本文所用方法有效的降低了夜空图像中的噪声影响,使有用图像信息更加清晰和突出.与传统的滤波方法相比,更好的保持了图像的细节信息和边缘特征,同时也表明了卡尔曼滤波在图像去噪处理中的优势.在后续的实验研究中本文利用小波多尺度性以及变换后良好的重构性将Kalman滤波去噪和MeanShift相结合方法在小波分解中进行去噪应用实验,取得了较好的去噪效果.
推荐文章
基于结构聚类的图像去噪
三维块匹配
图像去噪
结构聚类
结构相似子群
图像去噪方法探析
图像
噪声
去噪方法
反变换
基于序列相关性的超声图像自适应去噪
超声图像
序列相关
速率
直方图
互相关
基于小波变换的图像去噪方法研究
图像去噪
小波阀值萎缩法
混合模型
中值滤波
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一类图像序列去噪方法的研究
来源期刊 内蒙古广播与电视技术 学科
关键词 噪声模型 NSHP模型 Kalman滤波器 MeanShift算法
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 经验与维护
研究方向 页码范围 39-41
页数 3页 分类号
字数 2402字 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (6)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
噪声模型
NSHP模型
Kalman滤波器
MeanShift算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字传媒研究
月刊
2096-0751
15-1374/G2
大16开
呼和浩特市回民区成吉思汗西街1号内蒙古新闻出版广电数字传媒中心A座2025室
1984
chi
出版文献量(篇)
2659
总下载数(次)
9
论文1v1指导