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基于直方圖信息灰色關聯的圖像噪聲類型識別方法

742803 2018-01-08 | pdf | 333KB | 次下載 | 2積分

資料介紹

　　圖像在獲取和傳輸過程中常常會受到噪聲的污染使圖像質量降低。由于降質圖像在獲取的過程中受各種不同因素的影響，始環境條佟、傳感器元器件自身質量、傳輸信道的干擾以及量化等．因此所引入的噪聲類型多種多樣，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、斑點噪聲等．在圖像工程領域，圖像復原、圖像增強、圖像抑噪中的很多算法都不同程度地依賴對噪聲先驗知識的理解．近年來越來越多的研究成果顯示，正確估計和利用圖像噪聲對于設計最佳濾波器或后穿處理策略有重要的指導意義和實用價值．

　　目前，在噪聲參數估計方面。研究人員已取得了一些進展，初步形成了濾波法、頻域法和分塊處理等幾類方法．

　　其中，（1）濾波法用噪聲污染的圖像減去濾波抑噪后的圖像來估計噪聲的大小

　　（2）頻域法先對圖像做多尺度變換，圖像的能量主要集中在尺度大的子帶，而尺度小的高頻子帶系數的幅度較小、能量較低．因此，當噪聲能量較大時，將最高頻子帶的系數看成噪聲，由此來估計噪聲參數；

　　（3）分塊處理法先將噪聲圖像劃分成若干塊區域，估計每塊噪聲的大小，然后用數學統計方法對整個圖像噪聲進行估計凹．在噪聲類型識別方面，人們通常都是假定噪聲類型已知，而沒有進行事先識別．而實際應用中，若噪聲類型未知，無法建立噪聲的數學模型。也就無法正確估計噪聲參數，不能為圖像增強、抑噪或其他后續處理提供有用信息．因此，準確識別噪聲類型是一項非常重要而緊迫的工作，已開始受到研究人員的關注．