車底掃描廠家講紋理信息的缺點(diǎn)

K-SVD 降噪K-SVD可以認(rèn)為是K-means的一種擴(kuò)展，K-SVD降噪方法解決了固定變換矩陣基底不能自適應(yīng)圖像紋理信息的缺點(diǎn)。

　　5、非局部均值降噪非局部均值降噪，其出發(fā)點(diǎn)是借鑒了越多幅圖像加權(quán)的越好的現(xiàn)象，那么在同一幅圖像中對(duì)具有相同性質(zhì)的區(qū)域進(jìn)行分類并加權(quán)平均得到去噪后的圖片，應(yīng)該降噪也會(huì)越好。該算法使用自然圖像中普遍存在的冗余信息來(lái)去噪聲。

與雙線性濾波、中值濾波等利用圖像局部信息來(lái)濾波不同，它利用了整幅圖像進(jìn)行去噪。即以圖像塊為單位在圖像中尋找相似區(qū)域，再對(duì)這些區(qū)域取平均，較好地濾除圖像中的高斯噪聲。

　　6、小波閾值降噪信號(hào)通常是低頻或者平穩(wěn)信號(hào)的形式，而噪聲一般都是高頻信號(hào)，所以降噪的過(guò)程也就是濾除高頻信號(hào)的一個(gè)過(guò)程，小波閾值降噪就是利用的這一原理。在小波分析中經(jīng)常用到近似和細(xì)節(jié)，近似表示信號(hào)的高尺度，

即低頻信息;細(xì)節(jié)表示信號(hào)的低尺度，即高頻信息。對(duì)含有噪聲的信號(hào)，噪聲分量的主要能量集中在小波解的細(xì)節(jié)分量中。在以上過(guò)程中，小波基和分解層數(shù)的選擇，閾值的選取規(guī)則，和閾值函數(shù)的設(shè)計(jì)，都是影響終去噪的關(guān)鍵因素。

　　7、基于平移不變 Contourlet 變換的 SAR 圖像降噪該變換克服了 Contourlet 不能夠平移不變的缺點(diǎn)，不能很好的抑制噪聲，還能的魯棒性。 并生產(chǎn)全系列各種型號(hào)車底檢查系統(tǒng)，實(shí)力雄厚，車底成像好、設(shè)備質(zhì)量穩(wěn)定。歡迎各位伙伴事宜，共同為安檢事業(yè)做出貢獻(xiàn)!

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