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图像噪声

图像噪声的相关文献在1993年到2022年内共计525篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、特种医学 等领域,其中期刊论文183篇、会议论文12篇、专利文献316013篇;相关期刊131种,包括天津理工大学学报、中国医疗器械信息、中国医疗设备等; 相关会议12种,包括第20届全国计算机新科技与计算机教育学术大会、第十一届全国医药信息学大会、2006年西南地区第九届NDT学术年会暨2006年全国射线检测新技术研讨会等;图像噪声的相关文献由1198位作者贡献,包括王浩、孙季川、徐进等。

图像噪声—发文量

期刊论文>

论文:183 占比:0.06%

会议论文>

论文:12 占比:0.00%

专利文献>

论文:316013 占比:99.94%

总计:316208篇

图像噪声—发文趋势图

图像噪声

-研究学者

  • 王浩
  • 孙季川
  • 徐进
  • 郑鹏程
  • 彭晓峰
  • 朱洪波
  • 见良
  • 王栋
  • 俞青
  • 冯文龙
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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年份

    • 王雷; 汪丛; 杜治千; 汪凌; 刘铭; 王升
    • 摘要: 针对多边形的拓扑性不足造成析取正态水平集(DNLS)模型边缘拟合不完整的问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的析取正态水平集图像分割算法。该算法提取图像的颜色通道信息,利用GMRF模型描述不同颜色通道的纹理特征;重写DNLS模型能量函数,将图像纹理信息、色彩信息加权融入,以颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。在演化迭代过程中,使用分段学习率减少迭代次数,实现快速收敛。该算法降低了噪声对图像的影响,提高了DNLS模型的边缘拟合能力。改进算法通过利用图像的色彩信息及纹理细节信息,能有效抵抗图像噪声和复杂的色彩信息干扰,边缘拟合效果更好、分割准确性更高,具有更强的适应性。通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。
    • 孙婷婷; 崔少华; 孔令坤; 王勇; 董世稳; 黄金乐
    • 摘要: 传统的变换域滤波去噪算法忽视了各图像信息之间的相关性,使得去噪效果较差,并且恢复的图像对原始信息损伤较大。为解决上述问题,本文以SVD算法为分解基础,提出基于Hankel矩阵的含噪图像去噪处理方法。该方法将图像数据按行逐次排列为Hankel矩阵,进行相应的SVD分解,为保证每次分解重构的有效性,将去噪后数据反对角线上的元素进行平均,得到近似的真实值构成的Hankel矩阵。室外监控可见光图像的去噪实验表明,本文算法有效可行,相比传统的小波算法、SVD算法,本算法能获得更高的峰值信噪比,去噪处理效果更好。
    • 肖英奎; 江力; 李因武; 栾祥宇; 王傲雪
    • 摘要: 针对实际番茄特征提取环境复杂情况的问题,提出了针对不同环境应用不同颜色模型来进行阈值分割的方法。通过应用改进的n R-G、YUV两种颜色模型对不同实验环境采集的图像进行阈值分割,并结合canny边缘提取算法、fitzgibbon椭圆拟合算法提取得出番茄像素坐标与像素尺寸,以此完成番茄特征提取。为得出各种颜色模型适用环境等特点,对比各种颜色模型在光线充足果实未被遮挡、光线充足果实部分遮挡和光线较弱果实未被遮挡3种情况下特征提取成功率,并比较3种颜色模型在光线充足果实未被遮挡情况下对采集图像的降噪能力。实验结果表明:n R-G颜色模型适用于采集图像噪声较小的实验环境,对于光线较弱的实验环境该模型表现出较高且稳定的特征提取成功率;YUV颜色模型表现出对含噪图像具有较为稳定的降噪能力,且对光线较强的实验环境表现出较高的特征提取成功率。
    • 杜俊翰; 赖健; 王雪; 谭琨
    • 摘要: 遥感影像在实际土地监测中其检测精度会受到影像数据中噪声的影响。为了提升变化检测方法的精度,本文提出了一种结合多尺度特征提取和注意力机制的孪生卷积神经网络的变化检测方法。首先使用含有不同膨胀率的空洞卷积和空间注意力模块组成多尺度特征提取模块;然后将同一卷积层的特征图相减获取前后两时期影像的差异特征图,并使用通道注意力机制增强特征提取效果;最后通过全连接层输出变化检测结果。将本文方法与目前已有的一些变化检测方法在未添加噪声的原始遥感影像数据和添加噪声后的遥感影像数据上进行对比分析。结果表明:(1)支持向量机这类采用单个像素光谱信息作为输入的方法受图像中噪声影响较大,以卷积神经网络为基础的方法受噪声影响较小;(2)本文提出的变化检测方法与其他方法相比检测精度较高且受噪声影响较小,获得了较好的变化检测结果。
    • 张荣荣; 闵钢; 骆火田; 叶卉荣; 舒忠
    • 摘要: 为提高人脸图像特征描述的完整性、准确性和精细性,本研究提出一种基于去噪处理和DNN模型应用的人脸识别算法。在DNN模型的神经元激活函数和损失函数中引入了去除人脸样本自身存在和处理过程产生噪声的处理机制,采用增加模型神经元数量控制启动层数、将全连接层与分类匹配识别层合并优化模型结构,通过定义辅助参数,自主实现模型学习训练的权值和偏值参数调整,以确保本研究算法的运行效率,提高人脸识别的可靠性和稳定性。通过实验自证和与其他算法的比证,表明本研究算法对人脸特征提取的准确率达到92%以上,人脸匹配识别的准确率达到95%以上,系统运行占用CPU的处理时间在13s以下,具有一定的优势。
    • 彭明洋; 赵紫婷; 时飞跃; 秦伟; 魏晓为
    • 摘要: 目的利用CT模拟机(西门子Sensation Open),分析水模体日常质量检测多次重复实验的结果,评价水的CT值和图像噪声的短期稳定性。方法使用与西门子CT模拟机配套的水模体,调用日常的检测质量(DQC)程序进行质控检测。DQC程序使用标称管电压120 kV和140 kV两种检测条件。通过质控检测,得到两种条件下水的CT值和图像噪声在30分钟内的10次检测数据,进行统计分析和比较研究。结果120kV条件,第1至6层(S1-S6)水的CT值(单位:HU)分别为:0.94±0.34,1.66±0.30,0.87±0.37,-0.83±0.34,0.3±0.42,0.29±0.45。140 kV条件,第1至6层水的CT值(单位:HU)分别为:-0.26±0.45,0.64±0.37,-0.14±0.31,-2.09±0.33,-1.33±0.34,-1.35±0.31。120kV与140kV条件第1至6层水的CT值在10次检测中的变化范围分别为(0.21~1.28)HU、(-1.23~-0.30)HU,第1次测量结果显著大于其余各次。120 kV和140 kV条件图像噪声(单位:HU)分别为10.23±0.03,9.37±0.04。结论由数据分析可见,该西门子CT模拟机水的CT值和图像噪声有较好的短期稳定性,但水的CT值在短时间内,随检测次数的增加呈下降趋势。
    • 衣家奇
    • 摘要: 目的:探讨与分析低剂量CT增强扫描对小儿复杂性先天性心脏病的图像质量及辐射剂量的影响。方法:选择2020年1月—2021年8月在本院诊治的复杂性先天性心脏病并进行CT增强扫描检查的患儿66例,根据随机数字表法把患儿分为A组、B组与C组,各22例。所有患儿给予CT增强扫描,A组、B组与C组的造影剂注射剂量分别为120mgI/ml、150mgI/ml和180mgI/ml,记录图像质量及辐射剂量。结果:三组的图像质量主观评分都为3~5分,组间对比无统计学差异(P>0.05)。A组与B组的SD、SNR、CNR值,升主动脉、降主动脉、主动脉弓、主肺动脉的CT值,辐射CTDI与DLP都低于C组,且A组低于B组(P均<0.05)。结论:低剂量CT增强扫描在小儿复杂性先天性心脏病中可在保证图像质量的基础上降低图像噪声与心脏CT值,还可提高图像客观评价质量。
    • 潘雪琳; 袁元; 邓莉萍; 程巍; 杨帆; 赵瑾; 李真林; 叶倩
    • 摘要: 目的 探讨胸部低剂量CT检查技术在住院患者新型冠状病毒肺炎(COVID-19)筛查中的应用价值.方法 纳入2020年2月10日?2020年2月26日来我院行入院前胸部CT排查新冠肺炎的患者216例.采用随机数字表法分为实验组与对照组,每组各108例.实验组采用胸部低剂量CT检查技术,管电压80kV;对照组采用胸部CT检查常规参数,管电压100kV.分别测量、计算并比较两组图像三个层面中肺实质的CT值、图像噪声、肺实质信噪比(SNR)、肺实质-空气对比噪声比(CNR)、主观评分以及辐射剂量指标,包括CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)和有效剂量(ED)等.结果 两组患者的肺实质CT值、图像嗓声、SNR、CNR、主观评分及CTDIvol、DLP、ED之间比较,差异均有统计学意义(P<0.05),且试验组图像噪声高于对照组(P<0.05),SNR、CNR、主观评分、CTDIvol、DLP、ED均低于对照组(P<0.05).两组的主观评分均高于3分,都能满足诊断要求.结论 在住院患者新型冠状病毒肺炎筛查中采用胸部低剂量CT检查,既能满足诊断需求,又能有效降低患者检查过程中所接受的辐射剂量,具有很高的临床应用价值,值得借鉴.
    • 时飞跃; 王敏; 秦伟; 赵环宇; 魏晓为
    • 摘要: 目的:对DoseLab软件进行程序改进,增加检测CT图像噪声的功能,对改进的程序进行测试分析.方法:首先,通过使用圆的内接多边形顶点位置计算公式,得到圆内接正三十二边形顶点坐标值.然后,在DoseLab软件Catphan 504模体CTP486模块的图像分析程序中,添加一个正三十二边形的感兴趣区(ROI),用于检测CT图像噪声.选取2018年每月由西门子CT模拟机日常质量检测(DQC)程序得到的水模体两个层面(S3和S4)的CT图像,对DoseLab改进程序进行测试.对DoseLab改进程序和DQC程序得到的CT图像噪声数据,进行统计分析和比较研究.结果:根据公式计算得到了半径4 cm圆的内接正三十二边形的32个顶点的坐标值,该多边形ROI的面积为49.94 cm2.计算DoseLab改进程序和DQC程序得到的CT图像噪声的差异(ΔN).在120 kV情形,S3和S4层的ΔN值分别为(0.06±0.07)HU和(0.03±0.09)HU;在140 kV情形,S3和S4层的ΔN值分别为(0.10±0.09)HU和(0.08±0.09)HU.结论:通过添加正三十二边形ROI得到的DoseLab改进程序,可以自动分析水模体和Catphan模体,得到CT图像噪声数据.
    • 孙为祥
    • 摘要: 图像是信息的一种表达方式,但其极容易会受到噪声(存储、传输以及环境)干扰而导致图像信息的难以获取.本文将在对图像处理技术和图像噪声介绍的基础上,对现有图像处理中经典的噪声去除方法如平滑滤波、小波、变分以及压缩感知等原理和性能进行研究.
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