图像高斯噪声及椒盐噪声去噪算法研究.pdf

为了整体处理彩色图像,提出了一种基于四元数的去除泊松噪声的加权平均滤波器。首先,基于彩色图像四元数表示法,将一幅彩色图像表示为一个纯四元数矩阵,并利用四元数代数理论定义了重建图像和原始图像之间的四元数均方误差;然后,结合非局部均值滤波的基本思想,采用拉格朗日乘数法推导出使QMSE紧上界最小的加权系数;最后,基于这些最优加权系数,对四元数表示的像素值进行加权平均,构造出四元数最优权值非局部均值滤波器,并将其应用于彩色图像泊松噪声去噪。针对常用标准图像的对比实验结果表明,所提的滤波器优于现有的四元数滤波器以及

比较小波分析和傅里叶变换分析信号去噪声的能力,分析彼此之间的去噪能力

各种评价体系完成对小波二层分解的评价，通过对图像加噪声然后分解的方法得出了噪声图像，继而去噪。程序可直接运行，只需要将各个函数提出来保存即可。5种评价体系，保证了评价的客观性和准确性。

利用小波分析进行数据降噪，添加一个白噪声的数据，利用Matlab进行降噪仿真

对于所有对象及其功能，质量是非常重要的参数。 在基于图像的对象识别中，图像质量是主要标准。 为了进行真实的图像质量评估，必须具备地面真实性。 但是在实践中，很难找到基本事实。 通常，图像质量是通过完整的参考指标（例如MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比））进行评估的。 与MSE和PSNR相比，最近，又开发了两个更多的参考度量标准SSIM（结构相似性索引方法）和FSIM（特征相似性索引方法），目的是在此基础上比较还原对象和原始对象之间的结构和特征相似性度量知觉。 本文主要强调比较不同的图像质量指标以提供全面的观点。 通过对不同的噪声浓度进行降噪，可以使用基准图像对这些指标进行实验。 所有指标均给出一致的结果。 但是，从表示的角度来看，对SSIM和FSIM进行了归一化，但对MSE和PSNR未进行归一化。 从语义的角度来看，MSE和PSNR仅给出绝对误差。 另一方面，SSIM和PSNR给出了基于感知和显着性的误差。 因此，与MSE和PSNR相比，可以更容易理解SSIM和FSIM。

基于自适应噪声方差估计的泊松噪声去噪方法

图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响, 提出一种深度残差学习的乘性噪声去噪方法。该方法通过引入残差优化, 解决了卷积神经网络在层数较多时, 随着层数加深, 梯度在传播过程中逐渐消失的问题。与4种经典去噪算法进行比较, 结果表明, 该方法在有效去除乘性噪声的同时, 可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息, 为后续的图像分割、配准和目标识别等奠定基础。

详细的描述了晶体管放大电路的噪声来源，以及在设计晶体管放大电路时减小噪声的方法。

以高斯噪声为例：若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯噪声的方差b^2，若s(n)单通道实信号，则Matlab程序就是x=s+b*randn(size(s))；若s(n)是正交双通道信号，则Matlab程序就是x=s+b/sqrt(2)*randn(size(s))。