车底扫描厂家讲降噪PCA

车底扫描厂家讲降噪PCA

形态学噪声滤除器将开启和闭合结合起来可用来滤除噪声,先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除。

后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。根据此方法的特点可以知道,此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节,对这种类型的图像除噪的会比较好。

　　2.5 小波去噪这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤:(1)对图象信号进行小波分解。(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。(3)利用二维小波重构图象信号。 前沿降噪算法：

　　1、BM3D 降噪BM3D(Block-matching and 3D filtering，3维块匹配滤波)BM3D可以说是当前好的算法之一。 该降噪方法了图像在变换域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的优点是的保留图像中的一些细节，BM3D采用了不同的去噪策略。

通过搜索相似块并在变换域进行滤波，得到块评估值，后对图像中每个点进行加权得到终去噪。?该算法的思想跟NL-Means有点类似，也是在图像中寻找相似块的方法进行滤波，

但是相对于NL-Means要复杂得多，理解了NL-Means有助于理解BM3D算法。BM3D算法总共有两大步骤，分为基础估计和终估计。在这两大步中，分别又有三小步：相似块分组，协同滤波和聚合。

　　2、DCT 降噪因为车底图像噪声往往分布在高频部分，因此可以将车底图像转换到频域，进行高频处理，把高频部分虑掉.DCT 变换是正交变换。这个方法是对滑动的窗口内的图像做 DCT 变换，在局部变换域做系数收缩。

由滑动窗口产的重叠部分图像的过表示。如果采用的变换不能将普通图像的细节过表示，那么这种变换的过性就不能抵消无效的收缩。因此只使用二维变换获得稀疏表示只适于特定的图像模式。

　　3、PCA 降噪PCA(主成分分析法)是一种适用，又相对简单的数据处理的方法。它是利用降维的方法，将数据表示的信息的主要成分提取出来，所以叫做主成分分析法。主成分分析法直观的目的是要将冗余的数据特征进行降维处理，

与此同时保留数据重要的一部分特征，使其主要的特征成分大的保持整个数据信息完整性。应用于图像降噪的方法的提出克服了标准正交变换带来的缺点，这种方法对于高结构性的图像细节都有很好的结果。

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