关键字 |
| 双边滤镜处理非损测试 |
导 言 |
| 双边滤波处理广受欢迎, 因为它能减少噪声同时保护图像结构信息详细保留滤波属性主要由非线性滤波组件产生.Is选择相似强度像素通过选择平均减少噪声量和通过低通滤波模糊度都由两个参数调整图像处理中有许多应用,如对比度管理、深度重构、数据融合、3DFiring等,在这些后续过程前清除图像中的噪声很重要本文描述各种清除图像噪声技术 |
| 双边滤波算法是一种空间域非线性非线性图像去噪法,它使用空间信息以及点与邻接线段之间的强度信息平滑噪声图像,同时很好保护边缘双边滤波选择一个唯一原因:它会减少噪声并保留细节设计描述注册转移设计概念的特征包括以内核处理方式修改时钟域,这意味着用像素时钟周期处理整个滤波窗口内核设计特征通过分组输入数据排列支持,内部时钟设计为目标系统像素时钟倍数双边滤波集域与范围滤波域滤波平均近像素值并以此作为低通滤波范围滤波表示非线性构件并发挥边缘保护中重要作用本构件允许平均相似像素值, 不论其在滤波窗口中的位置如何 。滤镜窗口像素值偏离像素受一定量过滤值时,像素跳转 |
| 其余论文组织如下第二节描述文献调查简洁第三节说明不同的噪声清除技术第四节描述拟用图象去噪技术第五节描述结论和参考 |
互连检测 |
| 多位研究人员研究图像去噪技术显示自适应双边滤波提高锐度和清除噪声[2]介绍减少噪声法和自适应对比增强本地语调映射[3].拟议本地TM算法压缩高动态范围图像的光化并分解HDR图像压缩光化成多级子段使用离散波变换并行版双边滤波使用懒滑窗口适合SIMD类型架构直方图双边滤波高效可扩缩设计通过内存减法和架构设计技巧解决内存成本高、计算复杂度高、带宽高和广域表问题显示脉冲相联神经网络多通道连接和进料字段以切换色素[6]不同于常规PCNN,脉基函数单元引入PANN模型神经元中,以确定神经元之间光谱特征矢量和空间相邻性快速链路客观方法评估感知图像质量传统上试图用人视觉系统各种已知特性量化误差(异差)与参考图像[7] |
映射消除技术 |
| 各种图像去噪方法分配如下 |
| 1)适配BILATER |
| 图像恢复目的是从退化版图像恢复高质量原创图像,并给退化过程一个专用模型与图像增强技术形成对比的是,这些技术提高图像外观而无需参考具体的降解过程模型ABF通过提高边缘斜坡而锐化图像,不产生超射线或下射线清晰度增强方法与不可刷新掩码(USM)大相径庭这一新斜坡恢复法与以往斜坡恢复算法大相径庭,ABF不涉及边缘检测或取向或边缘剖面提取ABF中边缘斜坡通过带适配偏宽的射程滤波转换直方图而增强ABF平滑噪声,同时增强图像边框和纹理ABF参数优化培训程序ABF恢复图像比双边滤波恢复图像高得多与USM锐化法-最优非冲屏-相比,ABF还原边缘像OUM生成的边缘一样锐利,但没有OUM恢复图像显示的Halo人工品在噪声清除方面,ABF还优于双边滤波和OUMABF对自然图像和文本图像都效果良好[2] |
| 2)LOCAL调子编程 |
| Tone映射法将高动态范围图像映射为低动态范围显示设备DR.TM算法开发出复制语调映射色图像,通过光度压缩和颜色复制提高颜色、对比度和细节组件使用光度压缩和颜色复制法考虑人文视觉系统或局部统计特征.TM算法压缩高动态范围图像的光度并用离散波变换分解HDR图像压缩光度分波分解图像用双边滤波和软保值过滤并用修改光压缩函数考虑局部对比增强滤波子带的动态范围最后,调音图像颜色使用自适应饱和控制参数复制语调标定图像使用建议本地TM生成计算机模拟与噪声HDS图片显示建议本地TM算法在视觉质量和局部对比方面的有效性可用于各种显示器减少噪声并增强对比度本地TM算法中分解子带用去噪滤波过滤,它由双边滤波和软线控LL子带(低频子带)使用双边滤波过滤,LH、HL和HH子带(高频子带)使用软控有效减噪法滑动[3] |
| 3) LAZY悬浮图像 |
| 高效实施数字信号处理器并行结构双边滤波双边滤波对每一像素应用相同处理令使其特别适合单指令多数据类型处理器,如多功能性DSP和多功能性CPU多媒体扩展器(例如IntelSSE)。特殊类型光栅扫描称为懒滑窗口,允许以高效存储和计算数方式执行双边滤波 |
| 4)HiscogramBILATERLFILING |
| 显示内存消减法利用累进计算特征将内存成本减到0.0030.020%,与原创方法相比架构设计技巧采用范围域并行并用计算顺序和数值属性解决复杂度、带宽度和分布式问题装有90m辅助金属-氧化-半导体过程的示例设计可提供124Mixel/s和356K门计数和23KB芯存储器[5] |
| 5PULSE重机网络 |
| 物体检测和识别是人的自然能力,但使用人工系统执行则面临巨大的挑战不同于常规PCNN,脉基函数单元引入PANN模型神经元中,以确定神经元之间光谱特征矢量和空间相邻性快速链路颜色图像分割计算可并行实施现场编程-门数组芯片分片结果应用到对象检测方法典型PCNN模型仅限于灰度图像处理原因之一是中子相联精髓定义标量产品色向量特征像素,脉冲定时和像素特征之间的关系将不再是标量到标量另外一个原因是算法计算重负典型PCNN是一个二维或三维神经元阵列,一对一像素-toneuron通信内含复杂动态和多中子联动,计算用相序码执行颜色图像无疑耗时最近,据报告一些修改式PCNN应用多通道图像聚合和实时路径规划[6] |
| (6) 图像质量评估 |
| 假设人视觉感知高度适应从场景提取结构信息,则提供基于结构信息退化质量评估替代补充框架开发结构相似性索引并通过一组直观例子显示其前景,并比较数据库中与JPEG和JPEG2000压缩图像的主观评分和最先进客观方法客观图像质量度量程序在图像处理应用中可发挥各种作用第一,它可用于动态监控并调整图像质量第二,它可用于优化图象处理系统算法和参数设置在一个视觉通信系统中,质量度量可帮助最优设计编码器预过滤比特分配算法和最优重构法、错误隐藏法和过滤器后算法[7] |
拟议的消除方法 |
| 双边滤波的第一个作用之一是图像去噪后端,双边滤波在计算机图形社区变得受欢迎,因为边屏保留,易理解并搭建,并高效实现已知中值滤波能力消除脉冲噪声而不破坏边缘中值滤波已知能消除脉冲噪声并保护边缘标准中位滤波的主要缺陷是它只对低噪声密度有效高噪声密度下SMF往往显示大窗尺寸模糊双边滤波法允许同时考虑空间局部点和相邻点并举,从而使它比传统线性滤波算法能够更好地保护图像边缘和纹理设计的主要长处是实时处理能力和资源经济有效使用。 双边滤波可能不是最先进去噪技术,但其强点在于简单易行性可调整权值,以计取两个像素差值的任何度量值,而信息可靠性信息可通过减少分派权值列入拟用空间适配双边图像去噪算法低计算复杂性提高系统性能[1] |
结论 |
| 拟成图像代言法适合清除噪声,因为它与其他技术相比复杂性较低。并高PSNR与其他方法比较拟方法同步并能实时处理支持高时钟频率可缩放设计,以便能够低力执行任意滤波窗口尺寸最大操作频率取决于所选FPGA家族 |
启蒙 |
| 我要感谢我深爱并受人尊敬的导师Dr.A.公元前Kumbhar鼓动支持感谢他给我数字图像处理的宝贵基本知识也感谢Elec省并通商Smt开北工程学院 浦那提供基础设施 和道德支持 |
表一览 |
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| 表1 |
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引用 |
- Anna Gabiger-Rose学生成员IEEE、Matthis Kube、Robert Weigel学生成员IEEE和Richard Rose学生成员IEEE61号82014年8月8日
- .b.张和JP.appic双边滤波增强和噪声清除图像处理程序,vol.175664-678,2008年5月
- J.元李RH公园和S长噪声缩放自适应对比增强康普.Ecertron.vol.58号2页578-5862012年5月
- M.M.Bronstein Lazy滑动窗口实施并行架构双边滤波图像处理.,vol.20号6页1751-1756,Jun2011年
- Y.C.承 H.Hsu和T.S.长 A 124Mixel/secVLSI设计基于直方图的联合双边滤波图像处理.11月2011年卷20号11页3231-3241
- H.和WY脉冲并发神经网络颜色图像分割英德电工.,vol.59号8页3299-3308
- Z级王安博维克市谢赫和ESimoncelli图像质量评估:从差错可见度到结构相似性图像处理.,vol.13号4页600至612年4月2004年
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