基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法

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一种基于极值检测与自适应滤波的图像去噪算法

ｅｇｒｄｔｉｍａｎｅａｃｆｎｉａｅｏｈｓｐｐｒＳｆｌｒｍｅｈｄａｅｂｔｅｈｎｔｅｓａｄｒｄａｉｄｅｏｅａｌｉｔｎｎｅｏｇｆｉａｅ ’ ｉｅｔｏｒｅｔｒｔａｈｔｎａｄｍｅｉｎｆｌａｍｔｔ —
图像在形成、传输、收和处理的过程中会受到接
噪声点，后对噪声点进行一定的滤波处理，然对非噪声点则保留其灰度值。本文基于王红梅ｌ提出的滤１］波算法，噪声点进行窗口可逐渐增大的滤波处理，对并且将该算法用于ＳＡＲ图像去噪。本文在Ｍａｌｔｂ平台上进行编程实现该算法，ａ然
第２卷第４１期
２１年８０２月
测
绘
工
程
Ｖｏ．１№ ．１２４
Ａｕｇ２０２．，１
ＥＮＧ１ＮＥＥＲＩＮＧＵＲＶＥＹＩＯＦＳＮＧＡＮＤＡＰＰＮＧＭＩ
一
种基于极值检测与自适应滤波的图像去噪算法
陈超，绍光周
中图分类号：Ｎ９１Ｔ１文献标志码：Ａ文章编号：０６７４（０２０—０３０ｆｃｉｅｆｌｅｉｌｏｉｈａｅｎｅｔｅｕｆｅｔｖｉｔｒｎｇａｇｒｔｍｂｓｄｏｘｒｍｍ
（河海大学地球科学与工程学院，苏南京２０９）江１０８
摘
要：准中值滤波及其一些改进算法对于被低密度脉冲噪声污染图像的处理可取得令人满意的效果，标图像被严

基于模极大值小波域的去噪算法研究

文章编号:1004-9037(2003)03-0315-04基于模极大值小波域的去噪算法研究张小飞1,徐大专1,齐泽锋2(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016;2.武汉大学电气工程学院,武汉,430072)摘要:根据信号与噪声在小波变换下的不同特性,提出了基于模极大值小波域的去噪算法。

该算法先用Adho c 算法求出信号的模极大值,再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域,从而得到信号的小波系数,然后逆变换得到信号。

实例分析表明:该算法能有效消除噪声,与交替投影模极大值算法相比,该算法在原理上更简单,程序实现更容易,去噪速度更快,能满足在线监测的要求。

关键词:小波;去噪;小波变换模极大值;模极大值小波域中图分类号:T N 911.7 文献标识码:A　收稿日期:2002-08-30;修订日期:2003-02-17Denoising Algorithm Based on Modulus Maximum Wavelet FieldZ H AN G X iao -fei 1,X U Da -zhuan 1,QI Ze -f eng2(1.Colleg e of Info rma tio n Science and T echno log y ,Na nj ing U niv er sity of Aero nautics &Astro na utics ,N anjing ,210016,China ;2.Co llege o f Elect rical Engineering ,W uhan U niv e rsity ,W uha n,430072,China )Abstract:Befo re the sig nal is detected ,the noise included in signal sho uld be wiped off .A novel denoising algo rithm based on modulus m aximum w av elet field is presented.The cha racters of noise and sig nal o n w av elet transform a re discussed.The processes of the alg orith m are as fo llow s :firstly the modulus max imum is o btained acco rding to Adhoc alg orith m;seco ndly the mo dulus maximum w av elet field is com puted acco rding to its definitio n to a ttain wav elet coefficient;thirdly the singularity is reco nstructed th ro ug h inv erse w av elet transform .Com pared w ith others ,the a lg o rithm has som e adv antag es ,such as constructing efficiently ,w iping off the noise effectiv ely ,prog ramming easily .Ex amples prove that the alg orith m has better denosing perfo rmance,and ca n meet the demands o f o nline detection.The sing ula rity of sig nal is represented by Lipschitz index.Key words :w av elet ;denoising ;w av elet transform modulus maxim um ;modulus maximumw av elet field引言在实际信号处理过程中采集到的信号包含大量噪声。

噪声融合合成算法

噪声融合合成算法
噪声融合合成算法是一种处理图像或信号的方法，通过将多个带有噪声的图像或信号融合在一起，可以减少噪声的影响，提高图像或信号的清晰度或信噪比。

以下是噪声融合合成算法的一般步骤：
1. 获取多个带有噪声的图像或信号。

这些图像或信号可以是同一场景或同一设备的多次测量结果。

2. 对每个图像或信号进行噪声分离处理。

可以使用各种图像处理或信号处理技术，如滤波、自适应滤波、形态学处理等，从每个图像或信号中分离出噪声。

3. 将分离出的噪声进行融合处理。

可以使用各种融合算法，如加权平均、中值滤波、多帧平均等，将分离出的噪声融合在一起。

4. 将融合后的噪声应用到原始图像或信号中。

这一步可以通过简单的叠加或更复杂的算法实现，如迭代反向传播算法等。

5. 输出处理后的图像或信号。

处理后的图像或信号的信噪比将得到提高，从而提高了图像的清晰度或信号的可靠性。

需要注意的是，噪声融合合成算法的效果取决于多个因素，如噪声的性质、图像或信号的内容和结构、分离和融合算法的选择等。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法和处理参数，以达到最佳的处理效果。

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

维普资讯
第６期
２００７年１２月
雷达科学与技术
ＲａｄａｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｙｏｇ
Ｖｏ１ｏ６．５Ｎ．Ｄｅｅｂｅ０ｃｍｒ２０７
基于数据融合的ＳＡＲ图像斑点噪声抑制
ＰＡＮａｇｙｅＸｉｎｕ，ＳＵＮＧｌｎｓｅＪａ — ｈ・ＷＵｌｎｘｎＪａ — ｌ
（ｎｔｔｔＩｓｉｕｅｏ，ＩｏｍａｉｎＥｎｎｅｉｇｏ，ＳｅｏｄＡｒｉｌｒｇｉｅｒｎｌｅｎｆｒｔｏｇｉｅｒｎｃｎｔｌｅｙＥｎｎｅｉｇＣｏｌｇｅ， ’ ７１０５，ｉａ）Ｘｉ “ ０２ＣｈｎＡｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｐｃｅｎｏｓｓｉｅｓｅｋｌｉｅｎＳＡＲｍａｓｇｅｔｙｗｅｋｅｍａｅｄｂｉｉｙａｄａｅｄｉａｖａｔｇｅｕｓｉｇｅｒａｌａｎｉｇｅｒａａｌｔｎｒｓｄｎａｏｔｍａｎｄｒｔｎｄｎｎｎｆｒａｉｎｅｔａｔｏＯｉｇｅｕｅｓａｉｇａｄｉｏｍｔｏｘｒｃｉｎ．ＴｈｓｐｐｅｏｐｓｓａｌｏｒｔｍｆｓｅｋｌｅｃｉｎｉａｒｐｒｏｅｎａｇｉｈｏｐｃｅｒｄｕｔｏｎｉＳＲｍａｓａｃｒｎｇｔｄｎａｓｏｆｍｅｎｆｌｅｎｖｅｅｏｆ— ｈｅｈｄｎｅｏｉｅａｇｉｈｓＦｉｓｌＡｉｇｅｃｏｄｉＯａｖａｔｇｅａｉｔｒａｄｗａｌｔｓｔｔｒｓｏｌｉｇｄｎｓｌｏｒｔｍ．ｒｔｙ，ｔｅｓｅｋｌｉｅｏＡＲｉａｓｅｃｄｈｐｃｅｎｏｓｆＳｍｇｅｉｒｄｕｅｂｙｓｎｇｔｅｎｆｌｅｎｔｅｗａｌｔｏｔｔｒｓｏｄｎｌｏ— ｕｉｈｅｍａｉｔｒａｄｈｖｅｅｓｆ— ｈｅｈｌｉｇａｇ — — ｒｔｓｒｓｅｔｖｌ．ＴｈｅｈｅｔｏｍａｓｒｆｓｄｎｈｗａｌｔｔａｆｍｍａｎＥｘｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｉｈｍｅｐｃｉｅｙｎｔｗｉｇｅａｅｕｅｉｔｅｖｅｅｒｎｓｏｒｄｏｉ．ｅｉｎａｅｕｔｓｗｈａｈｍｐｏｖｄａｇｉｈｓｅｆｃｅｔｈｏｔｔｔｅｉｒｅｌｏｒｔｍｉｆｉｉｎ．ＫｅｒｓＳＡＲｍａｅ；ｍｅｎｆｌｅ；ｗａｌｔｔａｆｍ；ｄｔｕｓｏｙｗｏｄ：ｉｇａｉｔｒｖｅｅｒｎｓｏｒａａｆｉｎ

基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究

基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究图像去噪与图像增强是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的图像去噪与图像增强算法已经取得了一系列令人瞩目的成果。

本文将对基于人工智能的图像去噪与图像增强算法进行研究，探讨其原理、方法和应用。

一、图像去噪算法研究在实际应用中，图像中常常受到各种噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等。

图像去噪的目标是通过算法将图像中的噪声去除，使得图像更加清晰和可识别。

1. 基于深度学习的图像去噪算法深度学习是人工智能领域的热门技术之一，其强大的特征提取和学习能力使得其在图像去噪领域取得了突破性的进展。

深度学习图像去噪算法可以学习到图像中的潜在噪声分布，并通过神经网络实现去噪的过程。

2. 基于小波变换的图像去噪算法小波变换是一种时间-频率分析方法，在图像处理领域具有很大的应用潜力。

基于小波变换的图像去噪算法通过将图像转换到小波域中，并对小波系数进行滤波处理，实现去除图像中的噪声。

3. 基于稀疏表示的图像去噪算法稀疏表示是一种数学工具，广泛应用于图像信号处理领域。

基于稀疏表示的图像去噪算法通过对图像进行稀疏表示，利用一个稀疏的表示矩阵来恢复原始图像。

二、图像增强算法研究图像增强是指通过一系列的算法和技术手段，对图像进行处理，改善图像的质量和视觉效果，使其更加清晰、具有更多细节和更好的对比度。

1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习在图像增强领域也发挥着重要的作用。

基于深度学习的图像增强算法往往采用卷积神经网络结构，通过学习图像的特征，并通过非线性映射函数实现图像的增强。

2. 基于直方图均衡的图像增强算法直方图均衡是一种经典的图像增强算法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的对比度更加均衡。

该算法简单高效，适用于多种图像增强场景。

3. 基于边缘增强的图像增强算法边缘是图像中的重要特征之一，基于边缘的图像增强算法旨在提高图像的边缘信息，使得图像在各种分析任务中能够更好地展现和突出边缘特征。

语音识别中的噪声抑制与特征提取技术研究

语音识别中的噪声抑制与特征提取技术研究噪声是语音识别中一个常见的问题，它可以影响语音信号的质量和准确性。

为了提高语音识别系统的性能，研究人员一直致力于噪声抑制和特征提取技术的研究。

本文将介绍语音识别中常用的噪声抑制与特征提取技术，并对其研究现状进行分析与总结。

一、噪声抑制技术1. 基于统计建模的噪声抑制方法统计建模是一种常用的噪声抑制方法，它通过对语音信号和噪声进行建模，并利用概率统计的方法来抑制噪声。

常用的统计建模方法包括最小均方差（MMSE）估计、最大似然估计等。

这些方法通过对噪声进行建模和估计，可以减少噪声对语音信号的影响，提高语音信号的质量。

2. 基于子空间分解的噪声抑制方法子空间分解是一种通过将语音信号和噪声信号映射到不同的子空间中来进行噪声抑制的方法。

常用的子空间分解方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。

这些方法通过分解语音信号和噪声信号，使得语音信号在一个特定的子空间中受到噪声的影响较小，从而实现噪声的抑制。

3. 基于深度学习的噪声抑制方法深度学习是一种人工神经网络模型，可以通过学习大量的数据来进行噪声抑制。

常用的深度学习方法包括自编码器、卷积神经网络、循环神经网络等。

这些方法通过训练神经网络模型，使其能够学习并理解语音信号和噪声的特征，进而实现噪声的抑制。

二、特征提取技术特征提取是语音识别中一个重要的步骤，它可以将语音信号转化为一组具有区分性的特征向量。

常用的特征提取技术包括线性预测编码（LPC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、束搜索（Beam Search）等。

1. 线性预测编码（LPC）LPC是一种经典的语音信号分析方法，它可以将语音信号分解为线性预测模型和残差信号。

LPC通过分析语音信号的预测模型来提取特征，具有较好的鲁棒性和准确性。

2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种基于人听觉特性的特征提取方法，它通过将语音信号转化为梅尔频率谱图，并对其进行倒谱变换来提取特征。

基于深度学习的图像去噪算法研究

基于深度学习的图像去噪算法研究随着数字化的加速发展，图像处理技术也成为了智能化时代的重要应用之一。

其中，图像去噪技术成为了人们广泛关注和研究的热点之一。

由于数字图像通常存在着噪声，去噪技术的意义不言而喻。

目前，基于深度学习的图像去噪方法已成为研究热点之一。

本文将介绍基于深度学习的图像去噪算法研究。

1. 图像去噪技术简介图像去噪技术是指利用数学和信号处理方法消除数字图像中存在的噪声。

由于随着数字化和计算机技术的快速发展，数字图像的应用越来越广泛，同时数字图像中的噪声也变得越来越严重，因此图像去噪技术的研究显得尤为重要。

目前，常见的图像去噪技术包括基于模型、基于小波变换、基于偏微分方程等方法。

其中基于深度学习的图像去噪方法因其卓越的性能而备受瞩目。

2. 基于深度学习的图像去噪原理在深度学习的方法中，自编码器是一种经典的建模方法。

它可以被用来处理图像去噪问题。

其原理是通过学习训练集中的数据去学习一种正则化替代，以此来捕捉输入数据的结构和特征。

在深度自编码器的架构中，一个编码器会将输入图像映射到潜在空间，并且一个解码器将潜在空间的向量转换为原始的输入图像。

利用这种自编码器网络结构，可以使用卷积神经网络来训练网络来处理图像去噪的问题。

3. 基于深度学习的图像去噪算法实现基于深度学习的图像去噪算法实现有多种不同方式，其中一种方法是使用卷积神经网络（CNN）。

训练数据可以使用含有噪声的图像来训练神经网络，从而使神经网络能够预测出无噪声的图像。

基于深度学习的图像去噪算法实现的主要步骤如下：1. 收集和预处理训练数据2. 构建深度学习模型并训练模型3. 使用测试数据进行模型测试，并进行模型优化4. 在实际应用中使用模型在实际应用中，基于深度学习的图像去噪算法可以用于处理许多不同类型的噪声，例如高斯噪声、杂波噪声、红外噪声等。

经过实验的研究表明，与传统的去噪方法相比，基于深度学习的图像去噪算法具有更好的噪声去除效果和更高的图像保真度。

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究.

第32卷第1期2009年1月河北农业大学学报JOURNAL OF AGRICUL TURAL UNIVERSITY OF HEBEIVol. 32No. 1Jan . 2009文章编号:1000-1573(2009 01-0114-03基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究张玉新, 滕桂法, 赵洋, 李阅历, 马建斌(河北农业大学信息科学与技术学院, 河北保定071001①摘要:信号在采集、转换和传输过程中, 由于受到设备、环境及人为因素的影响, 使信号不可避免地受到噪声干扰。

因此, 如何去除信号中的噪声, 得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。

对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究, 根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性, 给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。

数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。

关键词:小波变换; 信号重构; 模极大值; 阈值; 去噪中图分类号:TP 335文献标识码:AR esearch on w avelet modulus m axim a in the de -methodZH ANG Y u 2xin , TE NG G ui 2fa , ZH ang LI ue li , (College of Information Science and , Baoding 071001, ChinaAbstract :In and transmission , signals are often corrupted by noise of ineffective equipments , environments and even human errors. De 2noising of extracting desired information has been a crucial technique in signal pro 2cessing. This paper discusses the signal de 2noising problem based on wavelet transform modulus maxima. According to the different characters of wavelet transform modulus maxima of signal and noise , a de 2noising algorithm based on wavelet transform modulus maxima is proposed. The experi 2mental results show that this method is efficient and practical.K ey w ords :wavelets transform ; signal reconstruction ; modulus maxima ; threshold ; de 2noising传统的去噪方法是将染噪信号进行傅立叶变换, 经滤波操作后再行傅立叶逆变换而获得“干净”的信号, 但由于低通平滑的作用, 使得在消除高频噪声的同时也会模糊边缘位置信息, 造成信号发生某种程度的畸变。

基于深度学习的图像去噪算法设计与实现

基于深度学习的图像去噪算法设计与实现图像去噪是计算机视觉领域中的重要研究方向，其目的是消除图像中的噪声，提高图像质量和细节信息的清晰度。

随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像去噪算法已经成为当前最具潜力和最常用的方法之一。

本文将探讨基于深度学习的图像去噪算法的设计与实现。

一、引言图像去噪是图像处理领域中的一个重要任务，由于各种噪声的存在，图像往往会失去细节信息，质量下降。

因此，如何准确地还原图像的细节并恢复其原始质量成为了一个挑战。

传统的图像去噪方法，如基于统计学的方法和基于变分模型的方法，虽然取得了一定的成果，但无法处理复杂的图像噪声。

二、基于深度学习的图像去噪算法的原理基于深度学习的图像去噪算法主要包括两个阶段：训练阶段和去噪阶段。

在训练阶段，使用一组有噪声的图像作为输入，利用深度卷积神经网络（DCNN）学习噪声和噪声之间的映射关系。

通过大量图像的训练样本，DCNN能够学习到有效的特征表示。

在去噪阶段，将待去噪图像输入经过训练好的DCNN网络，通过网络的前向传播得到去噪后的图像。

三、基于深度学习的图像去噪算法的优点相比于传统的图像去噪方法，基于深度学习的算法具有以下几个优点：1.自动学习特征表示：传统的方法需要依靠人工设计特征表示，而基于深度学习的算法能够自动学习图像的特征表示，减轻了人工设计的负担。

2.更好的去噪效果：深度卷积神经网络具有较强的非线性建模能力和抽象特征提取能力，能够更准确地还原图像的细节信息，提高去噪效果。

3.对多种噪声类型适应性强：基于深度学习的算法能够处理多种噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声等。

4.速度快：深度卷积神经网络的并行计算能力和GPU加速技术的发展，使得基于深度学习的图像去噪算法能够在较短的时间内处理大量的图像数据。

四、基于深度学习的图像去噪算法的实现流程基于深度学习的图像去噪算法的实现流程主要包括数据准备、网络设计、模型训练和模型评估等步骤。

1.数据准备：收集一组有噪声的图像作为训练集，可通过加入不同类型的噪声或对原始图像进行随机变换得到。

基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制

基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制刘坤;马文萍;刘红英【摘要】基于极化合成孔径雷达(PolSAR)的子视数据相关性提出了一种新的非局部滤波器.非局部算法在一个较大的空域中搜寻待滤波元素所在图像块的相似图像块,并以基于它们的相似程度来对图像数据进行加权滤波.因而相似度计算在非局部滤波器里起到至关重要的作用.Pol-SAR图像子视数据之间的相关性包含有较对应的多视数据点之间更多的信息,这些信息有利于更加精准的计算非局部滤波器中相似度的估计.新提出的滤波器通过假设检验来估计两组子视数据集是否同质,并以此为依据估计图像块之间的相似性.通过对同质区域的加权滤波实现对PolSAR数据的噪声抑制.对比实验证实了新提出的滤波器的有效性和优异性能.【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2015(036)007【总页数】7页(P1288-1294)【关键词】信息处理技术;遥感图像;极化合成孔径雷达;相干斑;非局部;子视数据;假设检验【作者】刘坤;马文萍;刘红英【作者单位】西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957极化合成孔径雷达（PolSAR）在农林业遥感监测、遥感测绘、水文气象地理遥感、海洋学、海冰监测、国防等领域有着诸多应用，发达国家常年优先发展其相关技术。

据公开报道，我国高分辨率对地观测重大专项中具有全极化成像能力的合成孔径雷达（SAR）卫星也即将在不久之后发射升空，这无疑将为我国PolSAR相关技术研究提供新的发展动力和基础支持。

然而自SAR技术诞生之日起，相干斑噪声的存在就给SAR图像在实际工程应用带来了困难［1］。

基于音频信号处理的噪音抑制算法研究

基于音频信号处理的噪音抑制算法研究音频信号处理是指对音频信号进行增强、压缩、降噪等处理，以改善音频质量的技术。

噪音抑制是音频信号处理中的一个重要领域，目的是从受损的音频信号中减少噪音的干扰，提高音频的清晰度和可听度。

本文将介绍基于音频信号处理的噪音抑制算法的研究和应用。

1. 引言噪音是指在音频信号中不希望存在的额外声音或干扰。

噪音通常是由环境噪声、信号传输过程中引入的干扰等因素产生的。

噪音会降低音频的质量，影响人们对音频的听觉体验，因此噪音抑制算法的研究和应用具有重要的意义。

2. 噪音抑制算法的分类噪音抑制算法主要分为时域和频域两种。

时域算法基于波形级别的处理，在音频信号的时序上进行处理；频域算法则通过傅里叶变换将信号转换到频域进行处理。

时域算法常用的方法包括峰值检测、滑动窗口法、自适应音量调整等；频域算法常用的方法有快速傅里叶变换、频谱修复等。

3. 噪音检测与估计噪音检测是噪音抑制算法的关键步骤之一。

常见的噪音检测方法包括短时能量、短时平均幅度差等。

通过对音频信号进行分析，可以估计噪音的能量和频谱分布，为后续的噪音抑制算法提供依据。

4. 噪音抑制算法的优化噪音抑制算法的优化主要围绕减少噪音的同时尽可能保留音频信号的有效信息。

常用的优化方法包括波形插值、频域加权等。

波形插值方法通过对噪声和音频信号的波形进行插值和平滑处理，可以有效减少噪音的干扰；频域加权方法则通过对频谱进行加权，将噪音减弱并保留音频信号的特征。

5. 噪音抑制算法的应用噪音抑制算法广泛应用于音频处理和通信领域。

在音频处理中，噪音抑制算法可以提高音频文件或视频文件的质量，使其更适合人们的观看和听取；在通信领域中，噪音抑制算法可以提高语音通信的质量，降低通信中噪音的干扰。

6. 噪音抑制算法的挑战及未来发展方向噪音抑制算法在实际应用中仍面临一些挑战。

例如，不同环境下的噪音特点各异，算法的鲁棒性和适应性仍需提高；同时，噪音抑制算法在处理复杂场景和多种噪声同时存在时仍存在一定的局限性。

人工智能降低图像噪音的方法研究

人工智能降低图像噪音的方法研究图像噪音是指数字图像中不希望出现的额外干扰信号，它会降低图像的质量和清晰度。

在过去的几十年里，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展已经在各个领域取得了巨大的突破。

其中，基于机器学习和深度学习的人工智能技术被广泛运用于图像处理领域，为图像去噪提供了新的方法和技术。

在本文中，我将介绍人工智能在降低图像噪音方面的研究方法，包括基于传统机器学习和深度学习的方法，并探讨它们的优点和适用性。

首先，基于传统机器学习的方法已经在图像去噪领域取得了一定的成果。

这些方法主要通过训练模型，将噪音图像作为输入，对其进行特征提取，然后预测出对应的无噪声图像。

其中，常用的特征提取方法包括小波变换、主成分分析等。

这些方法的优点是计算效率高、运算简单，但也存在着一些局限性，例如对于复杂的噪声和图像结构适应性较弱。

其次，深度学习作为人工智能领域的新兴技术，对图像去噪有着巨大的潜力。

深度学习模型能够利用大规模的数据进行训练，从而学习到更有效的特征表示和噪声模型。

其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）被广泛应用于图像去噪任务。

CNN通过多层卷积和池化操作，可以自动学习图像中的特征和结构信息，从而实现图像去噪。

此外，还有一些其他的深度学习模型，如生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）和自编码器（Autoencoder），也在图像去噪任务中取得了一定的效果。

与传统机器学习方法相比，深度学习方法具有以下优点。

首先，深度学习模型能够处理复杂的图像结构和噪声模型，对于不同类型的噪音有较强的泛化能力。

其次，深度学习方法可以通过增加网络的深度和宽度来提高模型的表达能力，从而获得更好的去噪效果。

此外，深度学习方法还可以利用对抗训练等技术来提高模型的稳健性和鲁棒性。

然而，深度学习方法也存在一些挑战和限制。

基于深度学习的图像去噪算法性能评估

基于深度学习的图像去噪算法性能评估深度学习技术如今在图像处理领域中得到广泛应用，其中图像去噪是一个重要的任务。

随着深度学习模型的不断发展和优化，各种基于深度学习的图像去噪算法也不断涌现。

本文将对这些算法的性能进行评估，并探讨其优缺点，为相关研究和应用提供指导。

首先，我们回顾一下图像去噪的背景和意义。

图像噪声是由于图像采集、传输等过程中引入的随机干扰，会导致图像质量的下降和信息的损失。

因此，图像去噪技术的目标是去除这些噪声，提升图像的视觉质量和信息可用性。

传统的图像去噪算法主要基于统计学原理和数学方法，如均值滤波、中值滤波等。

然而，这些算法在处理复杂噪声和复杂图像场景时存在一定的局限性。

相比之下，基于深度学习的图像去噪算法能够自动学习图像的特征，具有更好的性能和泛化能力。

基于深度学习的图像去噪算法可以分为两类：模型无监督训练和模型有监督训练。

模型无监督训练通常使用自编码器结构，如自动编码器（AutoEncoder），通过无监督学习从图像数据中提取特征来实现去噪。

而模型有监督训练通常使用已知的干净图像和带有噪声的图像对作为训练数据，通过网络学习噪声模型，以恢复出干净图像。

这两类方法都有各自的优点和不足。

首先，基于无监督学习的自编码器结构可以通过学习到的特征对输入图像进行重建，因此能够更好地保留图像的细节和纹理信息。

此外，自编码器还可以通过在编码和解码过程中引入噪声，提高网络的鲁棒性。

然而，无监督学习的自编码器需要大量的无噪声图像作为输入数据，这在实际应用中可能并不容易获取，限制了其在实际场景中的应用。

其次，基于有监督学习的图像去噪算法通过已知的干净图像和带有噪声的图像对来进行训练，能够直接模拟真实应用中的场景。

这种方法可以通过有效的去噪网络架构和合适的损失函数来实现高质量的图像去噪效果。

然而，该方法需要大量的带噪声图像对作为训练数据，而获取这些数据对可能会非常昂贵和困难。

为了评估基于深度学习的图像去噪算法的性能，常用的指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和感知质量指标（如VGG-Perceptual Loss）。

基于模极大值和尺度理论的音频降噪方法

基于模极大值和尺度理论的音频降噪方法朱俊敏;张潇;王旌阳;吴粤北【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2009(000)011【摘要】在数字化时代,音频的转录或录制都会引入噪音,但是历史音频保存和音频资料处理需要纯净的音频信号,因此音频降噪研究有着重要的现实意义.首先介绍了二进小波和奇异性指数,并阐述了尺度跟踪和模极大值重构等理论,在Mallat工作的基础上,提出了一种基于小波滤波的音频降噪方法.该方法首先引入补偿因子削减二进小波变换对系数造成的影响,并计算带噪音频的小波系数和模极大值;然后基于信号和噪声奇异指数不同的特点,结合阈值降噪和尺度跟踪理论,采用层间相关搜索去除噪声的模极大值;最后利用交替投影算法,重建音频信号.用该方法处理带click和hiss噪声的音频信号,跟小波阈值方法和小波包方法相比,能达到较好的听觉效果和信噪比.同时观察信号的波形图及模极大值演示图,发现该方法都表现出优异的降噪效果.【总页数】5页(P168-172)【作者】朱俊敏;张潇;王旌阳;吴粤北【作者单位】上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海音乐学院音乐工程系,上海,200031;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海音乐学院音乐工程系,上海,200031【正文语种】中文【中图分类】TN911.72;TB5【相关文献】1.基于小波变换的模极大值降噪法的实现及改进 [J], 张翠芳2.基于小波模极大值的测井数据多尺度融合方法 [J], 刘冰;黄隆基3.基于小波模极大值的自动机信号降噪方法 [J], 陈慧慧;郑宾4.基于模极大值理论的配电网接地保护研究 [J], 肖白;束洪春;穆钢;黎平5.一种改进的模极大值混沌信号降噪方法 [J], 刘云侠;刘培超;初振云;王克生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

含噪声图像的多聚焦融合算法

含噪声图像的多聚焦融合算法王昕【摘要】由于常用的多聚焦融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息,本文提出了一种有效抑制图像噪声干扰的多聚焦图像融合算法.采用改进的基于自适应分块的图像融合算法并结合一种新的抗噪性好的清晰度评价算子有效解决了含噪图像的融合问题,取得了理想的图像融合效果.对融合图像的均方根误差和互信息进行了定量比较,结果表明,在不同强度的噪声干扰下,与对比度金字塔、小波变换和Contourlet变换方法相比,所提方法的平均均方根误差分别降低了4.2889,4.4791和4.187l；平均互信息分别提高了2.3664,3.2825和2.0639.本算法在噪声干扰下仍能准确地保持图像的有用信息,有效抑制噪声的影响,得到了比传统融合方法更优的视觉效果.%This paper attempts to improve the commonly used image multi-focus fusion methods, for they could not identify meaningful image features from noises. An antinoise multi-focus image fusion algorithm is presented. The improved adaptive block-based image fusion algorithm combined with a new focus measure with noise immunity is used to focus the noisy image effectively and to achieve good fusion results. Root Mean Square Error (RMSE) and Mutual Information (MI) are selected to e-valuate the fused noisy image with different intensities and comparison experiments are performed. As compared with those of contrast pyramid, wavelet transform and Contourlet transform, the average RMSE of the fused image by the proposed method has been decreased by 4. 288 9, 4. 479 1 and 4.187 1 respectively, while the average MI increased by 2. 366 4,3. 282 5 and 2. 063 9, respectively. With the noise interference,the proposed method can maintain the useful information of the source images accurately, suppress noise effects effectively and obtain better image fusion quality.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2011(019)012【总页数】8页(P2977-2984)【关键词】图像融合;抗噪性能;自适应分块;清晰度评价函数;遗传算法【作者】王昕【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言多聚焦图像融合技术能够有效地提高图像信息的利用率及对目标探测识别的可靠性，已广泛应用于目标识别、资源探测、机器视觉、数码相机成像等领域［1］。

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维普资讯
第２５卷第１期２００８年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．５，．１２Ｎｏ１
Ｊｎ０８ａ．２０
实验结果表明了算法的有效性。关键词：图像融合；极大值；模二进小波变换；声抑制；尺度相关噪
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９
文献标志码：Ａ
文章编号：１０—６５２０）１０７ —３０１３９（０８０ —２１０
Ｎｏｓ —ｕｐｅｓｎｍａｅｆｓｏａｅｎｍｏｕｅｍａｉｍｎｏｒｌｔｎｉｅｓｐｒｓｉｇｉｇｕｉｎｂｓｄｏｄｌｘｍｕａｄｃｒｅａｉｏ
，
ｉｇｕｉｎｍｅｈｏｏｌｏｔｉｎｉｙｍｅｎｉｆｌｉｇｅｔｅｒｍｏｓ．Ｆｉｓｌａｔｒｄａｃｗａｅｅｅｏｏｉｉｎ，ｔｅｍａｅｆｓｏｔｄｃｕｄｎｄｅｔｆａｎｇｕｍａｅｆａｕｒｓｆｏｎｉｅｒｔｙｆｅｙｄｉｖｌｔｄｃｍｐｓｔｏｈ
ｍｅｈｏａｅｎｔｖｌｔｏｍｃｅｔｍｏｌｘｉｔｄｂｓｄｏｈｅｗａｅｅｃｅｉｎｓ’ ｄｕｅｍａｍｕｍｓａｐｉｄｔｂｔｉｍａｅｅｅａｄｔｄｇｓｗａｐｌｅｏｏａｎｉｇｄｇｓ，ｎｈｅｅｅｗｅｅｆｓｄｒｕｅ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ａｎｉｇｕｉｎｍｅｈｄｂｓｄｏｍｏｌｘｍｕａｄｃｒｅａｉｎｗａｏｓｄｏｎｏｔｅｆｃｈａｘｓｉｇｍａｅｆｓｏｔｏａｅｎｄｕｅｍａｉｍｎｏｒｌｔｓｐｒｐｏｅｏｗｉｇｔｈａｔｔｔｅｉｔｎ
值和相关性的图像噪声抑制融合算法。首先利用二进小波分解后高频系数的局部模极大值得到各尺度的图像边缘，然后利用小波系数的模极大值抑制噪声，结合子带关联和尺度相关的融合准则对去噪后的边缘进行融合。最后基于边缘重构图像。算法在抑制噪声的同时更好地保护了边缘特征信息，同时减少了计算量。理论分析和
基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法木
吕超峰，咏梅，程赵永强，王道荣，晓婕李
（西北工业大学自动化学院，西安７０７）１０２
摘
要：现有的融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息，对此问题提出了一种基于模极大针
ｍｅｔｒｓｌｅｆｈｆｅｔｖｎｅｓｏｈｅｍｅｈｏｎｅｕｔｖｒｙｔｅｅｆｃｉｅｓｆｔｔｄ．ｉ
Ｋｅｒｓｉｇｕｉｎ；ｍｏｕｅｍａｉｍ；ｄａｉｖｌｔｒｎｆｒ；ｎｉｅｓｐｒｓｉｇ；ｓａｅｏｅａｉｎｙｗｏｄ：ｍａｅｆｓｏｄｌｘｍｕｙｄｃｗａｅｅｔｓｍａｏｏｓ —ｕｐｅｓｎｃｓｃｌｒｏｔｎｕｉｇｔｅｗｖｌｔｏｆｃｅｔ ’ｌｃｄｌｘｉｍ；ｔｅｍａｅｅｇｓｏａｈｓａｅｗｅｅｇｔｓｎａｅｅｅｆｉｎｓｏａｍｏｕｅｍａｍｕｅｈｃｉｌｈｎ，ａａｔｅｎｉｅｓｐｒｓｉｇｄｐｉｏｓ —ｕｐｅｓｎｖ
ＬｈｏｆｇＣＮｏｇｍｉＺＡｏｇｑａｇＷＡＧＤｏｒｎ，Ｉｉ－ｅＶＣａ— ｎ，ＨＥＧＹｎ— ｅ，ＨＯＹｎ —ｉ，ｅｎＮａ — ｇＬａｊｏＸｏｉ
（ｃｏｌｆＡｔｔｏｔｌＮｒｗｓｒｏｙｃｎａｎｖｒｔ，ｉⅡ １０２ｈｎＳｈｏｏｕｏｉＣｎｒ，ｏｔｅｅｎＰｌｔｈｉｌｉｓｙＸ ’ｎ７０７，ＣｉｍａｃｏｈｔｅｃＵｅｉａ）
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ｃｍｉｉｇｔｅｃｏｓｂｎｎｈｒｓ —ｃｅｃｒｅａｉｎ；ｆａｌ，ｉｇｓｗｅｅｒｃｎｔｃｅｓｎｅｅｇｓｈｔｏｏｏｂｎｎｈｒｓ — ａｄａｄｔｅｃｏｓｓａｏｌｔｌｏｉｌｙｍａｅｒｅｏｓｒｔｄｕｉｇｔｄｅ．Ｔｅｍｅｈｄｎｔｎｕｈｏｌｅｕｅｏｓｕｓｒｓｒｅｄｅｉｆｒｔｎ，ａｄｉｃｎｒｄｃｏｕａｉｎａｌｎｙｒｄｃｓｎｉｅｂｔｏｐｅｅｖｓｅｇｎｏｍａｉｌａｏｎｔａｅｕｅｃｍｐｔｔｓｗｅ１ｈｏｅｉｎｌｓｓａｄｅｐｒｏ．Ｔｅｒｔａａｙｉｎｘｅ — ｃｉ