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智能图像降噪技术


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智能图像降噪技术
  • 书号：9787030785879
    作者：马义德等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：217
    字数：280000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2024-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥150.00元
    售价： ￥118.50元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书在对经典图像降噪方法总结及图像降噪研究现状分析的基础上，分别针对灰度图像和彩色图像中不同类型噪声的特点，围绕脉冲耦合神经网络及其改进模型、数学形态学、方差稳定变换、模糊集与模糊度量、小波变换等理论与方法，介绍相应降噪方法的算法原理及实验结果；最后，对基于交叉皮层模型的图像降噪方法实现过程及实验结果进行介绍，包括实现过程中的问题及解决方案，可为读者构建完整的图像处理硬件系统提供范例。
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    前言
    第1章 绪论 1
    1.1图像噪声概述 2
    1.1.1图像噪声的特点 2
    1.1.2图像降噪的难点问题 3
    1.2图像噪声分类 4
    1.2.1按影响图像质量的噪声源分类 4
    1.2.2按噪声产生的原因分类 5
    1.2.3按噪声和信号的关系分类 5
    1.2.4按噪声统计学特性分类 6
    1.2.5按噪声概率密度函数分布规律分类 7
    1.2.6按噪声频谱形状分类 12
    1.3图像降噪方法概述 12
    1.3.1传统图像降噪方法 12
    1.3.2其他滤波方法 16
    1.3.3常见图像噪声的去除 19
    1.3.4基于深度学习技术的图像降噪 22
    1.4本章小结 31
    参考文献 31
    第2章 图像降噪基本理论和方法 41
    2.1脉冲耦合神经网络 41
    2.1.1神经网络概述 41
    2.1.2三种典型视觉皮层神经网络模型 43
    2.1.3三种模型之间的关系 47
    2.2数学形态学 48
    2.3方差稳定变换 56
    2.3.1方差稳定变换相关理论 56
    2.3.2方差稳定变换逆变换 58
    2.4模糊集与模糊度量 62
    2.4.1模糊集基本理论 63
    2.4.2模糊度量基本理论 68
    2.5基于小波变换的信号降噪 70
    2.5.1小波降噪原理 70
    2.5.2小波降噪方法 72
    2.6本章小结 79
    参考文献 79
    第3章 灰度图像降噪 87
    3.1基于全方位多角度自适应形态学滤波器的图像降噪 88
    3.1.1全方位多角度自适应形态学滤波器 89
    3.1.2实验仿真与性能分析 93
    3.2 基于 PCNN的脉冲噪声图像降噪 100
    3.2.1 PCNN与中值滤波相结合的脉冲噪声滤波器 101
    3.2.2 PCNN与形态学滤波相结合的脉冲噪声滤波器 102
    3.2.3实验结果对比 103
    3.3基于方差稳定变换的泊松噪声图像降噪 109
    3.3.1泊松噪声降噪方法 109
    3.3.2高斯噪声滤波器 110
    3.3.3实验仿真及结果 117
    3.4 基于 PCNN的高斯噪声图像降噪 126
    3.4.1基于简化 PCNN模型的高斯噪声滤波器 126
    3.4.2 基于 PCNN赋时矩阵的高斯噪声滤波 127
    3.4.3实验仿真结果与分析 130
    3.5基于对偶 Contourlet变换的图像降噪 134
    3.5.1 对偶 Contourlet变换结构及特性 135
    3.5.2 对偶 Contourlet变换在图像降噪中的应用 138
    3.5.3实验仿真结果与分析 139
    3.6本章小结 141
    参考文献 142
    第4章 彩色图像降噪 145
    4.1彩色柔性形态学模糊模型的设计及其实现 145
    4.1.1 HSV彩色空间 146
    4.1.2基于模糊集合的矢量排序方案 146
    4.1.3彩色柔性形态学腐蚀、膨胀定义 149
    4.1.4实验结果与分析 151
    4.2基于标量计算的自适应降噪方法 153
    4.2.1模糊度量 153
    4.2.2 SCM与基于标量计算的自适应降噪方法相结合 154
    4.2.3实验结果与分析 155
    4.3基于标量与矢量的自适应降噪方法 160
    4.3.1基于标量与矢量滤波器的优缺点 160
    4.3.2 SCM与基于标量和矢量的自适应降噪方法相结合 160
    4.3.3实验结果与分析 163
    4.4基于四元数变换的图像色彩评价指标 174
    4.4.1四元数的概念 175
    4.4.2实验结果及分析 178
    4.5本章小结 180
    参考文献 180
    第5章 基于 ICM的图像降噪算法的硬件实现 184
    5.1神经网络的硬件实现 184
    5.2硬件实现概述及 FPGA技术 185
    5.2.1图像处理的硬件实现方法 185
    5.2.2 FPGA基本原理与设计方法 187
    5.2.3硬件描述语言 191
    5.2.4 FPGA设计平台简介 191
    5.3基于硬件编程技术的图像降噪硬件实现 193
    5.3.1硬件设计框图 193
    5.3.2关键性模块设计 195
    5.4 基于 NiosⅡ的图像降噪硬件实现 199
    5.4.1 NiosⅡ软核处理器简介 199
    5.4.2硬件设计原理 199
    5.4.3软件设计原理 200
    5.5实验过程及结果 202
    5.5.1基于硬件编程技术的图像降噪结果分析 202
    5.5.2 基于 NiosⅡ软核的图像降噪结果分析 203
    5.5.3综合实验结果分析和讨论 204
    5.6本章小结 216
    参考文献 216
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