针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。
2024-09-05 11:02:11
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图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声，针对几种常用方法去噪效果不理想，提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态，保留其低频模态，并对其进行自适应中值滤波处理，从而得到其去噪后的图像。实验结果表明，与其他几种常用的去噪方法相比，该方法在滤除噪声的同时，能较好地保留图像的边缘细节，图像也获得了较好的视觉效果，此外客观评价参数也得到明显的改善，随着噪声强度加大去噪效果愈明显。
2023-12-26 22:12:30
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提出了一种DCT域自适应图像水印算法。嵌入水印的过程中不断地搜索合适的强度因子，根据JPEG亮度量化表来确定中频系数嵌入强度的比例关系，并引入了一个优于PSNR和MSE的方法来评价含水印图像失真。若图像质量不满足所期望接近的失真度，用二分法不断地调整强度因子的值，以达到水印的最优嵌入，从而水印图像信息分别以不同的强度嵌入到各中频系数中。实验结果表明该水印算法对常见的信号处理具有较好的稳健性。
2023-04-12 11:15:00
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提出了一种新的基于非下采样轮廓波（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的自适应图像融合方法，对已经配准的源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数，对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则；而高通子带系数，采用改进的拉普.斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后，对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明，本文算法明显优于其他几种方法，具有更好的融合性能，清晰度更高，是一种可行、有效的图像融合方法，
2023-03-30 20:45:48
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在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。
2023-03-18 19:56:01
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基于形态学的权重自适应图像去噪，关于图像预处理的算法。
项目书配套的完整代码，可运行，有测试图，很好的学习资源！
2023-03-06 23:19:12
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为了将图像中内容特征相近的像素尽可能分割到同一区块，提高图像分割的针对性和自适应性，提出了一种基于有序数据聚类的图像自适应分条算法。该算法首先计算图像中所有像素点的梯度值，相加每列像素梯度值得到列累积能量；然后对能量数据进行加权平滑生成连续曲线，用该平滑曲线的凹凸性自适应确定图像分条总数；最后构造图像列累积能量数据的条件距离矩阵，由已确定的分条数采用系统聚类的方法实现图像分条。分条实验结果对比表明，提出的算法能根据不同图像内容自适应地进行图像条分割，且将分条结果应用于图像内容感知缩放研究中可获得满意的缩放效果，因此该算法能较好地对图像内容进行分类和识别。
2022-08-21 23:57:12
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全套系统MATLAB智能驾驶深度学习
第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪-形态学腐蚀膨胀处理操作。
2022-06-19 17:05:38
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基于形态学的权重自适应图像去噪,matlab2021a测试或者高级版本测试。
2022-05-07 19:10:44
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