【摘 要】
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图像噪声类型识别是抑噪方案研究的前提及噪声参数估计的基础,对后续的图像处理有着重要作用。利用含噪图像灰度直方图特性,对几种常见单一噪声类型进行识别。首先对这些噪声基于统计学的方法进行数学建模,获取不同类型噪声的随机矩阵,把这些噪声矩阵加载到灰度图像中;然后对图像中灰度等级相对一致的不连续区域分别采样并画出直方图,通过直方图中不同分量灰度值的分布及图形形状识别噪声类型。在前人的基础上增加了瑞利噪声、
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61271007,60872157)
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图像噪声类型识别是抑噪方案研究的前提及噪声参数估计的基础,对后续的图像处理有着重要作用。利用含噪图像灰度直方图特性,对几种常见单一噪声类型进行识别。首先对这些噪声基于统计学的方法进行数学建模,获取不同类型噪声的随机矩阵,把这些噪声矩阵加载到灰度图像中;然后对图像中灰度等级相对一致的不连续区域分别采样并画出直方图,通过直方图中不同分量灰度值的分布及图形形状识别噪声类型。在前人的基础上增加了瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声等类型识别,对图像灰度直方图绘制方法进行了改进,扩大了采样区域的可选范围。对同一加噪图
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