还剩26页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
,汇报人0103050204提高图像质量提高图像识别提高图像传输提高图像处理去除噪声,使率去除噪声,效率去除噪速度去除噪图像更加清晰提高图像识别声,减少数据声,提高图像的准确性传输量处理速度基于滤波器的去噪算法基于变换的去噪算法基于模型的去噪算法基于深度学习的去噪算法均值滤波通过计算像素邻域的平均值来代替原像素值中值滤波选择像素邻域的中位数来代替原像素值高斯滤波通过计算像素邻域的高斯加权平均值来代替原像素值双边滤波考虑像素之间的空间距离和相似度,对像素进行加权平均非局部均值滤波考虑像素之间的相似度,对像素进行加权平均深度学习去噪使用深度学习模型,如卷积神经网络,进行图像去噪非局部均值双边滤波引导滤波深度学习(Non-Local(Bilateral(Guided(DeepMeans)速度Filtering)Filtering)Learning)快,效果好,速度快,效果速度快,效果效果好,但计但容易产生伪好,但容易产好,但容易产算量大,需要影生模糊生噪声大量数据训练提高图像质量去除噪声通增强图像细节提高图像的可通过增强技术过增强技术去读性通过增通过增强技术提高图像的清除图像中的噪强技术提高图增强图像的细晰度、对比度声,提高图像像的可读性,节,使图像更等,使图像更的信噪比,使使图像更加易加丰富、生动加清晰、生动图像更加清晰于理解和分析空间域增强算法频率域增强算法变换域增强算法深度学习增强算法如均值滤波、中值如傅里叶变换、如离散余弦变换、如卷积神经网络、滤波、高斯滤波等离散傅里叶变换等自编码器等小波变换等均值滤波通中值滤波通高斯滤波通双边滤波结非局部均值滤自适应滤波过计算像素邻过计算像素邻过计算像素邻合像素空间距波通过计算根据图像局部域的平均值来域的中值来消域的高斯加权离和像素值相非局部邻域的特征自适应地消除噪声除噪声平均值来消除似度来消除噪加权平均值来调整滤波器参噪声声消除噪声数来消除噪声非局部均值(Non-Local Means)优点是去噪效果好,缺点是计算复杂度高,速度慢双边滤波(Bilateral Filter)优点是既能保持图像细节,又能去除噪声,缺点是计算复杂度高,速度慢引导滤波(Guided Filter)优点是既能保持图像细节,又能去除噪声,缺点是计算复杂度高,速度慢自适应滤波(Adaptive Filter)优点是既能保持图像细节,又能去除噪声,缺点是计算复杂度高,速度慢深度学习方法优点是去噪效果好,速度快,缺点是需要大量数据训练,需要较高的计算资源去噪技术去除图像中的噪声,提结合应用去噪技术可以减少噪声高图像质量对图像的影响,增强技术可以提高图像的质量和清晰度添加标题添加标题添加标题添加标题增强技术增强图像中的细节和特应用场景医学图像处理、遥感图征,提高图像的可见度和清晰度像处理、计算机视觉等领域输入图像获取原去噪处理使用去增强处理使用增输出图像得到去始图像噪算法对图像进行强算法对去噪后的噪与增强结合后的去噪处理图像进行增强处理图像优势提高图像质量,增强视觉效果优势提高图像识别率,提升AI性能挑战如何平衡去噪与增强效果挑战如何应对不同场景和噪声类型卫星图像处理去除噪声,提安防监控图像处理去除噪声,高图像分辨率,辅助地理信息提高图像清晰度,辅助安全监分析控医学图像处理去除噪声,提数码照片处理去除噪声,提高图像清晰度,辅助医生诊断高图像质量,提升照片美感深度学习技术利用深度学习硬件加速利用GPU等硬件加技术提高去噪和增强效果速技术提高处理速度多模态融合结合多种模态信实时处理实现实时的去噪和增强处理,满足实际应用需求息提高去噪和增强效果噪声类型多样,增强效果有限,计算复杂度高,缺乏有效的评价难以统一处理难以达到理想效难以实现实时处标准,难以量化果理效果深度学习技术利用深度学习技术进行图像去噪和增强非局部均值技术研究非局部均值技术在图像去噪和增强中的应用稀疏表示技术研究稀疏表示技术在图像去噪和增强中的应用超分辨率技术研究超分辨率技术在图像去噪和增强中的应用实时处理技术研究实时处理技术在图像去噪和增强中的应用跨模态融合技术研究跨模态融合技术在图像去噪和增强中的应用提高图像质量降低噪声,提高图像清晰度增强图像处理能力提高图像处理速度,降低处理成本推动相关领域发展促进医学、遥感、安防等领域的发展提高人工智能应用水平为图像识别、图像分类等AI应用提供更好的数据支持汇报人。