車底掃描廠家講降噪PCA

形態(tài)學噪聲濾除器將開啟和閉合結(jié)合起來可用來濾除噪聲,先對有噪聲圖象進行開啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開啟的結(jié)果是將背景上的噪聲去除。

后是對前一步得到的圖象進行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。根據(jù)此方法的特點可以知道,此方法適用的圖像類型是圖象中的對象尺寸都比較大,且沒有細小的細節(jié),對這種類型的圖像除噪的會比較好。

　　2.5 小波去噪這種方法保留了大部分包含信號的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細節(jié)。小波分析進行圖像去噪主要有3個步驟:(1)對圖象信號進行小波分解。(2)對經(jīng)過層次分解后的高頻系數(shù)進行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象信號。 前沿降噪算法：

　　1、BM3D 降噪BM3D(Block-matching and 3D filtering，3維塊匹配濾波)BM3D可以說是當前好的算法之一。 該降噪方法了圖像在變換域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的優(yōu)點是的保留圖像中的一些細節(jié)，BM3D采用了不同的去噪策略。

通過搜索相似塊并在變換域進行濾波，得到塊評估值，后對圖像中每個點進行加權(quán)得到終去噪。?該算法的思想跟NL-Means有點類似，也是在圖像中尋找相似塊的方法進行濾波，

但是相對于NL-Means要復(fù)雜得多，理解了NL-Means有助于理解BM3D算法。BM3D算法總共有兩大步驟，分為基礎(chǔ)估計和終估計。在這兩大步中，分別又有三小步：相似塊分組，協(xié)同濾波和聚合。

　　2、DCT 降噪因為車底圖像噪聲往往分布在高頻部分，因此可以將車底圖像轉(zhuǎn)換到頻域，進行高頻處理，把高頻部分慮掉.DCT 變換是正交變換。這個方法是對滑動的窗口內(nèi)的圖像做 DCT 變換，在局部變換域做系數(shù)收縮。

由滑動窗口產(chǎn)的重疊部分圖像的過表示。如果采用的變換不能將普通圖像的細節(jié)過表示，那么這種變換的過性就不能抵消無效的收縮。因此只使用二維變換獲得稀疏表示只適于特定的圖像模式。

　　3、PCA 降噪PCA(主成分分析法)是一種適用，又相對簡單的數(shù)據(jù)處理的方法。它是利用降維的方法，將數(shù)據(jù)表示的信息的主要成分提取出來，所以叫做主成分分析法。主成分分析法直觀的目的是要將冗余的數(shù)據(jù)特征進行降維處理，

與此同時保留數(shù)據(jù)重要的一部分特征，使其主要的特征成分大的保持整個數(shù)據(jù)信息完整性。應(yīng)用于圖像降噪的方法的提出克服了標準正交變換帶來的缺點，這種方法對于高結(jié)構(gòu)性的圖像細節(jié)都有很好的結(jié)果。

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