分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 为了解决当前椒盐噪声滤除算法对X光图像滤除效果不佳且运算效率不高的问题，提出了一种融合多级分类和自适应模糊滤波的椒盐噪声滤除方法，主要包括像素点多级分类和自适应模糊滤波两个部分。在像素点多级分类阶段，先结合先验知识设计快速的一级粗分类，将像素点分为椒盐噪声、信号和可疑噪声三类。对于可疑噪声，再提取区域内的直方图分布特征，设计BP神经网络分类器进行精确分类，最终将图像中的所有像素点分为信号和椒盐噪声两类。在自适应模糊滤波阶段，针对三种模糊集合分别创建模糊隶属度函数，计算模糊隶属度值，通过模糊加权求和恢复像素点亮度。实验结果表明，所提方法的像素点分类正确率高，滤波后图像的峰值信噪比高，平均滤波耗时少。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对现有超分辨率方法对不同低分辨率图像的超分辨率效果差异较大的问题，提出了一种基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率方法。该方法将单图像超分辨率问题看做是回归问题，采用Kronecker脉冲函数作为回归基函数，综合利用图像的局部信息和全局信息寻找特定预测的最优稀疏解决方案，采用贝叶斯方法估计权重，据此重构超分辨率图像。实验结果表明，采用该方法对14幅测试图像进行单图像超分辨率，得到的平均峰值信噪比高、方差小、耗时少，证实了该方法的超分辨率效果好、适应性强，且运算效率高。
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