【摘 要】
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针对传统图像辅助去噪方法存在去噪效果差、图像细节信息少、耗时长等问题,提出基于监督性机器学习算法的图像辅助去噪方法。通过监督性机器学习计算,对存在噪声图像做问题描述,通过非下采样转换,获得多尺度与全方向的非下采样轮廓转换因子。融合噪声分布与空间结构特征,构建最小支持向量机特征向量,计算最优阈值。并对高频率因子做辅助去噪处理,将辅助去噪因子变换,获得辅助去噪后图像。实验结果表明,上述方法可以精准估算
【机 构】
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青海民族大学物理与电子信息工程学院
【基金项目】
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青海湟中堆绣艺术图像数字保护资源库开发(2019-GX-170)
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针对传统图像辅助去噪方法存在去噪效果差、图像细节信息少、耗时长等问题,提出基于监督性机器学习算法的图像辅助去噪方法。通过监督性机器学习计算,对存在噪声图像做问题描述,通过非下采样转换,获得多尺度与全方向的非下采样轮廓转换因子。融合噪声分布与空间结构特征,构建最小支持向量机特征向量,计算最优阈值。并对高频率因子做辅助去噪处理,将辅助去噪因子变换,获得辅助去噪后图像。实验结果表明,上述方法可以精准估算噪声部分,并保留图像轮廓细节信息,提升图像质量,运行时间短,具有较高鲁棒性,为图像去噪处理提供科学依据。
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