导读:本文包含了噪声滤除论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,椒盐,图像,算法,中值,虹膜,核磁共振。
噪声滤除论文文献综述
王波[1]（2019）在《滤除椒盐噪声的改进中值滤波算法比较》一文中研究指出用标准中值滤波去除数字图像中的椒盐噪声时,会丢失图像的边缘细节,且噪声密度较大时会失效。基于此,大量的改进方法被提出。对几种典型的改进中值滤波方法进行了仿真实验,并完成了定量分析。实验结果表明,在滤除椒盐噪声的问题上,基于决策的算法滤波效果优于开关中值滤波;在噪声密度较大时,自适应中值滤波优于基于决策的算法,但时间复杂度较高。认为在基于决策的算法中引入自适应窗口的方法,能在不明显提高时间复杂度的前提下有效地提高降噪效果,对进一步改进中值滤波具有一定的指导意义。(本文来源于《贵阳学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
王国利,高婷,郭明[2]（2019）在《相位式地面叁维激光扫描点云的噪声滤除》一文中研究指出本文针对相位式叁维激光扫描仪扫描过程中因扫描到边界或扫描超过极限测程后产生的噪声问题,提出了一种结合扫描目标空间间隔、激光点云反射强度及点云空间分布特征结合的点云噪声去除方法,以某古建筑相位式叁维扫描数据进行实例验证表明,本文提出算法去噪准确率达99.0%,能有效去除了相位式叁维扫描点云的极限噪声。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年S1期）
周冲,张鹏程,刘欢,桂志国[3]（2019）在《自适应反距离加权法滤除椒盐噪声》一文中研究指出针对传统降噪算法在去除椒盐噪声的同时,不能很好地保护图像边缘结构信息的问题,改进了自适应的反距离加权插值(IDWI)滤除椒盐噪声.该算法通过自适应选择滤波窗口,通过计算待处理图像椒盐噪声密度,自适应选择反距离加权的权值系数.最后将图像噪声点处的值替换成反距离加权的插值,此插值使用所选自适应窗口内非噪声点像素值的距离加权和.实验结果表明,该算法在滤除椒盐噪声上优于其它算法,滤除噪声的同时能更好地保留图像细节、有更好的峰值信噪比,改善图像视觉效果.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
贾桂锋,蒙俊宇,武墩,王登辉,高云[4]（2019）在《被毛对热成像检测生猪体表温度精度的影响及噪声滤除方法》一文中研究指出生猪皮肤的温度分布是表征其生理状态和疾病的重要指标,通常由红外热成像技术(infrared thermography, IRT)检测,然而由于生猪体表附有被毛在热图像中产生大量的温度噪声,降低了IRT对皮肤温度的检测精度。该文针对此问题探索被毛对皮肤温度分布的影响规律,并设计消除被毛影响的热图像降噪算法,提高对温度分布的检测精度。通过对12头生猪试验,分析目标区域在正常被毛和剔除被毛后温度分布的统计量得出被毛在温度分布中产生大量的"峡谷"状低温噪声,显着降低了目标区域的最低温度及平均温度。根据毛发噪声的影响规律提出网格化最大值-双叁次插值算法并确定算法的最佳邻域尺寸为4.25mm。采用均方误差、峰值信噪比等指标定量评价算法的有效性,结果表明经算法处理后,均方误差由0.38下降到0.05(P<0.01),峰值信噪比由45.14 dB上升到53.66 dB(P<0.01),说明该算法能够滤除热图像中毛发引起的噪声,可提高IRT对温度分布的检测精度。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年04期）
罗文奇,颜斌[5]（2019）在《医学超声影像设备采集信息噪声滤除仿真》一文中研究指出对医学超声影像设备采集的信息进行噪声滤除,能够有效提高医学设备信息处理精度。对超声影像设备采集信息噪声的滤除,需要生成医学影像中噪声信息的编码,对超声影像设备噪声信息与背景区域进行分离,完成对采集信息中噪声的滤除。传统方法对噪声信号进行建模,对设备中噪声可调参数进行计算,但忽略了对噪声信息与背景的分离处理,导致噪声滤除效果不理想。提出基于LBP算子与小波系数法结合的医学超声影像设备信息噪声滤除方法。根据基本LBP算子生成医学影像中噪声信息的编码,对噪声信息进行滤除,减少对医学超声影像设备中噪声滤除所用的时间;利用小波系数完成医学超声影像设备中噪声信息与背景区域的分离,准确完成医学超声影像设备中噪声的滤除。实验结果表明,选用方法可以准确地对医学超声影像设备中的噪声信息进行滤除,滤除所用时间少,效率快。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年02期）
孙佳琦,马群,韩杰,王竞择,王孜纯[6]（2018）在《基于Holt双参数指数平滑的图像椒盐噪声滤除》一文中研究指出在消除椒盐噪声的问题上,引入Holt双参数平滑法,利用像素点坐标位置代替原本时间序列,在进行加边处理后,对图像中每个像素点,选取其上方、左方已处理的像素点,利用Holt双参数平滑法对目标像素进行预测.与以往几种算法对比,本文算法简单易于实现,在去除噪声和保留细节方面具有更好的效果,此外这一方法对低噪声比和高噪声比的图像都有显着效果.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
朱慧[7]（2018）在《基于匹配追踪的MRS信号噪声滤除方法研究》一文中研究指出众所周知,中国地大物博,但环境、人口、资源等一系列问题却日益严峻,尤其是淡水资源最为匮乏,这也迫使地下水的勘探和合理利用成为了现阶段最受关注的科研热点。磁共振测深技术(Magnetic Resonance Sounding,MRS)是当下能够直接获取地下水质信息最为直接有效的地球物理探测方法,广泛应用在水资源勘查、评价以及堤坝渗漏、矿井/隧道突涌水等方面。随着科技的不断发展,虽然MRS探测仪器在精度和探测深度方面得到了提高,但由于MRS信号属于极其微弱的纳伏级信号,采集到的信号容易受到环境中复杂尖峰噪声、随机噪声和工频谐波噪声的干扰,其中影响最为严重的是随机噪声和工频谐波噪声。强噪声干扰导致提取MRS信号的特征参数的准确度降低,进而影响后续的反演解释。因此,如何滤除环境噪声,实现MRS信号特征参数的有效提取是地下水探测领域的关键问题,也是近年来核磁共振消噪领域的热点和难点之一。匹配追踪(Matching Pursuit,MP)方法作为一种时频分析工具,是通过在过完备原子库中将信号进行稀疏分解,找到与之最匹配的原子进行重构,再根据信噪特征剔除噪声原子,筛选出有用原子进行重构,实现有用信号提取的方法。由于该方法具有有精细刻画信号局部信息等优势,因而在信号特征提取、去噪重建等信号处理领域获得了广泛应用。本文在查阅大量文献资料的基础上,提出基于匹配追踪的MRS信号噪声滤除方法,预计消噪精度要求为△E0在±5%以内,△T2*在±10%以内,信噪比提升值在15dB～25dB之间。首先,根据MRS信号特征,选择MP方法常用原子库:Gabor和离散余弦变换(DCT)。通过对比两种原子库的重构结果,选择稀疏分解效果更理想的Gabor原子库。通过基于Gabor原子库的MP消噪算法处理后,均能满足预期要求,且信噪比提升值高达38dB。为了验证算法的性能,开展了与独立成分分析(ICA)方法的对比实验,验证了基于Gabor原子库的匹配追踪方法的消噪性能,但适用范围有限,且存在在构造过完备原子库时计算量大、复杂度高,导致重构过程耗时长,精度较低的问题。然后,鉴于磁共振信号自身及其工频谐波噪声的特征,提出开展基于构造振荡原子库的匹配追踪算法研究。根据衰减系数ρ值提出两步消噪方案:(1)限定ρ = 0(此时为谐波振荡),找到与对应工频最为匹配的最佳原子,重构该工频并减掉,以此类推直至去除所有工频为止;(2)经第一步去除工频干扰后,令ρ =1/T2*(此时所得残差信号中只含MRS信号和随机噪声),找到与MRS信号匹配的最佳原子,直接重构提取有用信号,实现随机噪声的去除。经仿真实验论证,通过基于振荡原子库的MP消噪算法处理后,均能满足预期要求。而且,通过合理设置P值的搜索范围及步长,还能够避免工频基频在50 ± 0.2Hz范围内波动所引起的误差。通过与目前滤除工频干扰最为有效的谐波建模方法进行仿真对比,进一步说明了基于振荡原子库的MP消噪算法的优越性。最后,针对常用原子库和振荡原子库的消噪处理能力,开展实测数据采集实验。分别采用基于Gabor和振荡原子库的MP消噪算法对各组实测数据进行处理,验证了本文所提基于匹配追踪的MRS信号噪声滤除方法的实用性。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-05-01）
袁桂霞,周先春[8]（2019）在《基于分类和模糊滤波的X光图像椒盐噪声滤除算法》一文中研究指出为了解决当前椒盐噪声滤除算法对X光图像滤除效果不佳且运算效率不高的问题,提出了一种融合多级分类和自适应模糊滤波的椒盐噪声滤除方法,主要包括像素点多级分类和自适应模糊滤波两个部分。在像素点多级分类阶段,先结合先验知识设计快速的一级粗分类,将像素点分为椒盐噪声、信号和可疑噪声叁类。对于可疑噪声,再提取区域内的直方图分布特征,设计BP神经网络分类器进行精确分类,最终将图像中的所有像素点分为信号和椒盐噪声两类。在自适应模糊滤波阶段,针对叁种模糊集合分别创建模糊隶属度函数,计算模糊隶属度值,通过模糊加权求和恢复像素点亮度。实验结果表明,该方法的像素点分类正确率高,滤波后图像的峰值信噪比高,平均滤波耗时少。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年01期）
余应淮,谢仕义[9]（2017）在《滤除椒盐噪声的开关核回归拟合算法》一文中研究指出针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器(SMF)、自适应中值滤波器(AMF)、改进型的方向加权中值滤波器(MDWMF)、快速开关中均值滤波器(FSMMF)、图像修补(II)等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比(PSNR)分别平均提高了6.02 d B、6.33 d B和5.58 d B,且平均绝对误差(MAE)分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年10期）
张庭亮,甄倩倩[10]（2017）在《虹膜图像采集噪声滤除算法对比研究》一文中研究指出虹膜图像噪声滤除一定程度上决定了识别的准确度,采集系统产生的椒盐噪声、高斯噪声与光源点噪声,采用空域滤波、频域滤波与形态学滤波方法分别滤除,对滤除结果进行分析。虹膜库图像测试结果表明,本文所采用的方法可以有效的滤除采集噪声,为虹膜识别提供更多有效特征点数据。(本文来源于《福建电脑》期刊2017年09期）
噪声滤除论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文针对相位式叁维激光扫描仪扫描过程中因扫描到边界或扫描超过极限测程后产生的噪声问题,提出了一种结合扫描目标空间间隔、激光点云反射强度及点云空间分布特征结合的点云噪声去除方法,以某古建筑相位式叁维扫描数据进行实例验证表明,本文提出算法去噪准确率达99.0%,能有效去除了相位式叁维扫描点云的极限噪声。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
噪声滤除论文参考文献
[1].王波.滤除椒盐噪声的改进中值滤波算法比较[J].贵阳学院学报(自然科学版).2019
[2].王国利,高婷,郭明.相位式地面叁维激光扫描点云的噪声滤除[J].测绘通报.2019
[3].周冲,张鹏程,刘欢,桂志国.自适应反距离加权法滤除椒盐噪声[J].中北大学学报(自然科学版).2019
[4].贾桂锋,蒙俊宇,武墩,王登辉,高云.被毛对热成像检测生猪体表温度精度的影响及噪声滤除方法[J].农业工程学报.2019
[5].罗文奇,颜斌.医学超声影像设备采集信息噪声滤除仿真[J].计算机仿真.2019
[6].孙佳琦,马群,韩杰,王竞择,王孜纯.基于Holt双参数指数平滑的图像椒盐噪声滤除[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2018
[7].朱慧.基于匹配追踪的MRS信号噪声滤除方法研究[D].吉林大学.2018
[8].袁桂霞,周先春.基于分类和模糊滤波的X光图像椒盐噪声滤除算法[J].计算机应用研究.2019
[9].余应淮,谢仕义.滤除椒盐噪声的开关核回归拟合算法[J].计算机应用.2017
[10].张庭亮,甄倩倩.虹膜图像采集噪声滤除算法对比研究[J].福建电脑.2017
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