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神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法
Python和MATLAB图像降噪算法
消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。…要点
神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法
Python和MATLAB图像降噪算法
消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均值或加权平均值高斯滤波器只是一组可能的权重。
块匹配和三维滤波是一种主要用于图像降噪的 3-D 块匹配算法。它是非局部均值方法的扩展之一。其中有两个级联硬阈值和维纳滤波阶段均涉及以下部分分组、协同过滤和聚合。该算法依赖于变换站点中的增强表示。
图像片段根据相似性分组但与标准 k 均值聚类和此类聚类分析方法不同图像片段不一定是分离的。这种块匹配算法对计算的要求较低并且在以后的聚合步骤中很有用。但是片段的大小相同。如果片段与参考片段的差异低于指定阈值则将其分组。这种分组技术称为块匹配通常用于对数字视频不同帧中的相似组进行分组。而块匹配和三维滤波可能会对单个帧内的宏块进行分组然后将组中的所有图像片段堆叠以形成 3D 圆柱形。
MATLAB去除模糊算法片段
imagename cameraman256.png;y im2double(imread(imagename));experiment_number 4;if experiment_number1sigmasqrt(2)/255;for x1-7:7; for x2-7:7; v(x18,x28)1/(x1^2x2^21); end, end; vv./sum(v(:));
end
if experiment_number2sigmasqrt(8)/255;s10; for a1-7:7; s1s11; s20; for a2-7:7; s2s21; v(s1,s2)1/(a1^2a2^21); end, end; vv./sum(v(:));
end
if experiment_number3BSNR40; sigma-1; vones(9); vv./sum(v(:));
end
if experiment_number4sigma7/255;v[1 4 6 4 1]*[1 4 6 4 1]; vv./sum(v(:)); % PSF
end
if experiment_number5sigma2/255;vfspecial(gaussian, 25, 1.6);
end
if experiment_number6sigma8/255;vfspecial(gaussian, 25, .4);
endy_blur imfilter(y, v(end:-1:1,end:-1:1), circular); % performs blurring (by circular convolution)if sigma -1; %% check whether to use BSNR in order to define value of sigmasigmasqrt(norm(y_blur(:)-mean(y_blur(:)),2)^2 /(size(y_blur, 1)*size(y_blur, 2)*10^(BSNR/10))); % compute sigma from the desired BSNR
endz y_blur sigma*randn(size(y_blur));
y_est BM3DDEB(z, sigma, v);psnr getPSNR(y, y_est)
psnr_cropped getCroppedPSNR(y, y_est, [16, 16])figure,
subplot(1, 3, 1);
imshow(y);
title(y);
subplot(1, 3, 2);
imshow(z);
title(z);
subplot(1, 3, 3);
imshow(y_est);
title(y_{est});
Python去除模糊算法片段
import numpy as np
from experiment_funcs import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr
from scipy.ndimage.filters import correlate
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltdef main():imagename cameraman256.pngy np.array(Image.open(imagename)) / 255experiment_number 3if experiment_number 1:sigma np.sqrt(2) / 255v np.zeros((15, 15))for x1 in range(-7, 8, 1):for x2 in range(-7, 8, 1):v[x1 7, x2 7] 1 / (x1 ** 2 x2 ** 2 1)v v / np.sum(v)elif experiment_number 2:sigma np.sqrt(8) / 255s1 0v np.zeros((15, 15))for a1 in range(-7, 8, 1):s1 s1 1s2 0for a2 in range(-7, 8, 1):s2 s2 1v[s1-1, s2-1] 1 / (a1 ** 2 a2 ** 2 1)elif experiment_number 3:bsnr 40sigma -1 v np.ones((9, 9))v v / np.sum(v)elif experiment_number 4:sigma 7 / 255v np.atleast_2d(np.array([1, 4, 6, 4, 1])).T np.atleast_2d(np.array([1, 4, 6, 4, 1]))v v / np.sum(v)elif experiment_number 5:sigma 2 / 255v gaussian_kernel((25, 25), 1.6)else: # 6 sigma 8 / 255v gaussian_kernel((25, 25), 0.4)y_blur correlate(np.atleast_3d(y), np.atleast_3d(v), modewrap) if sigma -1: sigma np.sqrt(np.linalg.norm(np.ravel(y_blur - np.mean(y_blur)), 2) ** 2 / (y.shape[0] * y.shape[1] * 10 ** (bsnr / 10)))z y_blur sigma * np.random.normal(sizey_blur.shape)y_est bm3d_deblurring(z, sigma, v)psnr get_psnr(y, y_est)print(PSNR:, psnr)psnr_cropped get_cropped_psnr(y, y_est, [16, 16])print(PSNR cropped:, psnr_cropped)y_est np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1)z_rang np.minimum(np.maximum(z, 0), 1)plt.title(y, z, y_est)plt.imshow(np.concatenate((y, np.squeeze(z_rang), y_est), axis1), cmapgray)plt.show()if __name__ __main__:main()
更新亚图跨际
