【图像去噪】基于带脉冲检测器实现图像去噪PSNR计算附matlab实现

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🔥 内容介绍

图像融合是数字图像处理领域中的一个重要研究方向，它旨在将多个源自不同传感器或不同波段的图像融合为一个整合性更强的图像，以提供更丰富的信息和更全面的分析。在本文中，我们将介绍一种基于分数阶样条小波变换的方法，用于实现多光谱图像与全色图像的融合，并将详细介绍融合评价指标的应用。

首先，让我们来了解一下分数阶样条小波变换。分数阶样条小波变换是一种新型的小波变换方法，它结合了分数阶微分和样条函数的特性，能够更好地捕捉图像的局部特征和纹理信息，适用于图像融合等领域。通过将多光谱图像和全色图像分别进行分数阶样条小波变换，我们可以得到它们在小波域中的表示。

接下来，我们将介绍如何利用分数阶样条小波变换实现多光谱图像与全色图像的融合。首先，我们需要对多光谱图像和全色图像进行预处理，包括图像的配准和直方图匹配等操作，以确保它们在空间和光谱上的一致性。然后，将经过预处理的多光谱图像和全色图像分别进行分数阶样条小波变换，得到它们在小波域中的表示。接着，我们可以采用一定的融合规则，如基于像素的加权平均或基于小波系数的融合规则，将它们融合为一幅新的图像。最后，对融合后的图像进行逆变换，得到最终的融合图像。

除了介绍融合方法，本文还将详细介绍融合评价指标的应用。融合评价指标是用于评估融合图像质量的重要工具，常用的评价指标包括信息熵、互信息、空间频谱、视觉效果等。我们将介绍这些评价指标的原理和计算方法，并结合实际案例对融合图像进行评价分析，以验证所提方法的有效性和可行性。

总之，基于分数阶样条小波变换的多光谱图像与全色图像融合方法具有很好的应用前景，可以为遥感影像、医学影像等领域提供更丰富的信息和更准确的分析。通过本文的介绍，相信读者对图像融合方法和评价指标有了更深入的了解，希望能对相关研究和应用工作提供一定的参考和帮助。

📣 部分代码

function [stdev_estimate] = estimate_noise_stdev(img,nbd,s_i) % Estimate quasi-gaussian noise standard deviation [M,N] = size(img);L = [1,-2,1;-2,4,-2;1,-2,1]; % Kernel of Laplacian Filterimg_lap = myconv2d(img,L);img_padded = zeros(M+2*nbd,N+2*nbd);img_padded(nbd+1:nbd+M,nbd+1:nbd+N) = img;img = double(img_padded);num = 0;den = 0;for m = nbd+1:nbd+M    for n = nbd+1:nbd+N        slice = img(m-nbd:m+nbd,n-nbd:n+nbd);        vec = sort(abs(slice(:)-slice(nbd+1,nbd+1)));        road = sum(vec(2:5),"all");        w_i = exp(-(road^2)/(2*s_i^2));        num = num + abs(img_lap(m-nbd,n-nbd))*w_i;        den = den + w_i;    endendstdev_estimate = sqrt(pi/2)*num/(6*den);end??

?? 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王小兵.融合提升小波阈值与多方向边缘检测的矿区遥感图像去噪[J].国土资源遥感, 2020, 32(4):7.DOI:10.6046/gtzyyg.2020.04.07.

[2] 蒋继成,姚钢,赵孝文,等.基于图像处理的放射源源号识别方法研究[J].自动化技术与应用, 2020, 39(10):3.

[3] 李丹.基于字典学习的图像去噪与超分辨算法研究[D].大连理工大学,2015.

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