随机脉冲噪声相关论文
基于深度学习的彩色图像去噪方法通常是在各个通道进行卷积操作后再进行合并得到最后的卷积结果。这种方式没有充分考虑色彩通道之......
迄今为止,大部分随机脉冲噪声(random-valued impulse noise,RVIN)图像降噪算法的性能严重受限于能否准确地检测待降噪图像的噪声......
目的随机脉冲噪声(random-valued impulse noise,RVIN)检测器将局部图像统计值(local image statistics,LIS)作为图块中心像素点是......
目的利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)构建的非开关型随机脉冲噪声(random-valued impulse noise,R......
提高检测正确率的同时降低漏检率和错检率是脉冲噪声检测过程中的难点。提出了两阶段的检测方法,第一阶段,根据窗口中心点的灰度密......
为提高现有开关型随机脉冲噪声(Random-Valued Impulse Noise,RVIN)降噪算法的降噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的非开关型RVI......
针对排序统计类降噪算法在随机脉冲噪声（RVIN）图像降噪过程中,对图像边缘和细节部分噪声识别不够准确以及恢复比较模糊的问题,提出了......
引入灰度变化率的概念,并据此提出了一种去除随机脉冲噪声的改进算法,将其用于噪声点的检测,简化了最大-最小值方法中的噪声检测过......
为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-Dn CNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取......
相对于经典的采用逐点检测与复原方式实现的开关型随机脉冲噪声(Random-Valued Impulse Noise,RVIN)降噪算法,基于深度卷积神经网......
目的从电力线载波通信系统中提取随机脉冲噪声并分析其来源。方法建立一个简单的检测随机噪声的测试系统。结果 FSV方法可以成功地......
在前文的基础上，提出了迭代模糊中值滤波算法，对随机噪声图象进行处理，将随机噪声图象转化成盐椒噪声图象，然后利用ＦＤＷＭ进行噪声去除，这样就......
构建低压电力线信道中的噪声模型对于研究低压电力线载波通信至关重要。首先对电力线上的噪声进行特性分析和噪声分类。然后根据中......
在前文的基础上 ,提出了迭代模糊中值滤波算法 ,对随机噪声图象进行预处理 ,将随机噪声图象转化成盐椒噪声图象 ,然后利用FDWM进行......
目的基于卷积神经网络(CNN)在图块级上实现的随机脉冲噪声(RVIN)降噪算法在执行效率方面较经典的逐像素点开关型降噪算法有显著优......
为提高现有随机脉冲噪声(RVIN)检测算法的检测准确率和执行效率,该文试图从构建描述能力更强的特征矢量和训练非线性映射更为准确......
针对边界区分噪声检测（BDND）方法对随机脉冲噪声的漏检数较大的不足,借鉴其排序和两级检测的思想,提出了局部灰度密度的噪声检测方法......
采用更接近实际的随机值脉冲噪声对混合噪声图像中的脉冲噪声部分进行描述，基于自适应Volterra滤波方法，提出了一种能够有效去除图像......
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