学校校园网站 资源建设方案,网站建设性能指标,搭建软件,多用户分布式网站开发#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
图像去噪是图像处理领域中的一个重要问题其目标是通过对图像进行处理减少或去除图像中的噪声提高图像质量。混合自适应EM 自适应是一种常用的图像去噪方法之一。
混合自适应的基本思想是将图像中的噪声和信号分离开来并分别对其进行处理。包括以下步骤
1. 初始估计首先需要对图像进行一个初始估计可以使用一些简单的滤波方法如中值滤波器等。
2. 估计噪声模型通过对图像进行统计分析估计出图像中的噪声模型如高斯噪声、椒盐噪声等。
3. 分离噪声和信号利用估计的噪声模型将图像中的噪声和信号分离开来可以采用波尔兹曼机、高斯混合模型等方法。
4. 自适应滤波对分离得到的噪声和信号分别进行自适应滤波针对不同的噪声模型可以采用不同的滤波器常用的有均值滤波、维纳滤波、非局部均值滤波等。
5. 重组将滤波后的噪声和信号重组得到最终的去噪图像。
混合自适应方法能够根据图像中的噪声模型进行自适应处理对不同类型的噪声都有较好的去除效果。然而该方法在计算复杂度和处理时间上可能较高并且需要提前对图像的噪声模型进行估计对于未知噪声模型的图像去噪可能会存在一定的挑战。因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的图像去噪方法。
2 运行结果 主函数代码
clear; close all; addpath(code); addpath(data/standard_images)
load GSModel_8x8_200_2M_noDC_zeromean.mat GMM.ncomponents GS.nmodels; GMM.mus GS.means; GMM.covs GS.covs; GMM.weights GS.mixweights; clear GS; x im2double(imread(House256.png)); sigmaNoise 20/255; y x sigmaNoise * randn(size(x)); % noisy test image
%%%% EPLL denoising %%%% xEPLL y; for sigma sigmaNoise * [1, 1/sqrt(4), 1/sqrt(8), 1/sqrt(16), 1/sqrt(32)] [xEPLL, psnr_EPLL, ssim_EPLL] MAP_GMM(x, y, xEPLL, sigmaNoise, sigma, GMM); end fprintf(PSNR(EPLL) is:%.2f\n, psnr_EPLL); fprintf(SSIM(EPLL) is:%.4f\n, ssim_EPLL);
%%%% EM adaptation using EPLL denoised image and MAP denoising with adapted GMM %%%% xHat xEPLL; epsilon 0.01; b randn(size(y)); n numel(y); xEPLL1 y epsilon*b; for sigma sigmaNoise * [1, 1/sqrt(4), 1/sqrt(8), 1/sqrt(16), 1/sqrt(32)] [xEPLL1, ~, ~] MAP_GMM(x, y epsilon*b, xEPLL1, sigmaNoise, sigma, GMM); end xHat1 xEPLL1; div (b(:)*(xHat1(:) - xHat(:))) / (n*epsilon); beta_opt (sqrt(mean((y(:) - xHat(:)).^2) - sigmaNoise^2 2*sigmaNoise^2*div)) / sigmaNoise; aGMM EM_adaptation(GMM, xEPLL, beta_opt * sigmaNoise, 1); xAdapted_EPLL y; for sigma sigmaNoise * [1, 1/sqrt(4), 1/sqrt(8), 1/sqrt(16), 1/sqrt(32)] [xAdapted_EPLL, psnr_adapted, ssim_adapted] MAP_GMM(x, y, xAdapted_EPLL, sigmaNoise, sigma, aGMM); end fprintf(PSNR(adapted by EPLL image) is:%.2f\n, psnr_adapted); fprintf(SSIM(adapted by EPLL image) is:%.4f\n, ssim_adapted);
return
3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1] E. Luo, S. H. Chan, and T. Q. Nguyen, Adaptive Image Denoising by Mixture Adaptation, IEEE Trans. Image Process. 2016. [2] S. H. Chan, E. Luo and T. Q. Nguyen, Adaptive Patch-based Image Denoising by EM-adaptation, in Proc. IEEE Global Conf. Signal Information Process. (GlobalSIP15), Dec. 2015.
4 Matlab代码实现
