共查询到19条相似文献,搜索用时 593 毫秒
1.
2.
3.
彭杨 《计算机工程与应用》2016,52(7):206-209
为了在去除噪声的同时,对图像更好的保真,在各向异性扩散模型的基础上,提出了结合自适应保真项的各向异性扩散模型。该模型能够很好地抑制边缘上的噪声和强噪声。实验结果表明,该模型不仅能有效去除噪声,而且对图像细节、边缘也能很好的保真。 相似文献
4.
5.
6.
7.
为了有效抑制高斯-泊松混合噪声,针对调和模型不能有效保存图像的边缘细节信息和Kullback-Leibler散度作为保真项(KL保真项)的全变差图像恢复模型对光滑的区域部分去噪会产生“阶梯效应”的不足,提出一种针对高斯-泊松混合噪声去噪的图像恢复变分模型。该模型利用增广拉格朗日算法进行数值实现,将调和模型和全变分模型按照比例进行融合,结合两种模型的优点,增强模型的去噪性能;Kullback-Leibler散度作为保真项和[L2]保真项按照比例进行混合,能有效去除高斯-泊松混合噪声的同时,保护图像的边缘细节;使用多幅含不同混合噪声的图像进行对比实验,采用峰值信噪比、结构相似度指标评定图像的恢复效果。实验结果表明,该模型的峰值信噪比和结构相似度大于使用Kullback-Leibler散度作为保真项的全变差图像恢复(TV-KL)模型、改进MS模型(MRT),以及保真项混合模型(MFT)这三个模型,并且计算的CPU时间更短,去噪效果得到明显改善。所提模型具有更好的去噪性能,有效地保持了图像细节和纹理特征方面的信息,获得了更理想的视觉效果,不仅能提高了图像质量,而且在客观上得到了有效的证实,可以应用于X射线图像去噪。 相似文献
8.
针对现有去除图像乘性噪声的变分模型的保真项中存在病态条件的问题,结合全变分方法和对数变换的相关理论对保真项进行分析,提出一种新的基于偏微分方程(PDE)的去除图像乘性噪声的变分模型,导出了该模型对应的偏微分方程初边值问题,并给出了相应的数值计算方法。从数值实验结果可以看出,所提模型的均方误差(MSE)明显下降,峰值信噪比(PSNR)明显提升,同时很好地避免了模型的病态情形,对去除图像乘性噪声的变分模型中保真项存在的病态条件提供了很好的解决办法,减小了离散化过程中可能存在的误差。数值实验结果表明,所提模型具有良好的去噪效果,能够较好地抑制图像中的“阶梯效应”现象。 相似文献
9.
引导滤波要求具有良好结构的引导图像进行辅助滤波。当噪声较多时,引导图像中的结构、边缘等遭到破坏,无法提供有效的引导信息,严重影响去噪效果。经典的全变分模型可以得到分片常数图像,具有良好的保持边界和结构的性能,可为引导滤波提供鲁棒的引导信息。为此,结合全变分模型和引导滤波,以噪声图像作为输入,利用全变分模型处理后的图像作为引导图像,而后进行引导滤波,并对上述过程进行迭代处理,以消除全变分模型带来的阶梯效应。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时保持更多的细节,同时减轻全变分模型的阶梯效应。 相似文献
10.
改进的LIP偏微分方程图像去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对对数图像处理-全变分(LIP_TV)去噪模型存在的不足,提出一种改进的LIP偏微分方程去噪方法。首先基于LIP数学理论,在LIP梯度算子中,引入四方向导数信息,得到改进的LIP梯度算子以全面客观地度量图像信息,更好地控制扩散过程。然后利用人类视觉系统的结构化特性,用噪声可见度函数构造新的保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为估计噪声水平。理论分析和实验结果表明,该改进方法能够更好地去除噪声和保持图像边缘细节特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于LIP_TV方法。 相似文献
11.
Fang-Fang Dong 《计算机科学技术学报》2009,24(6):1162-1170
Image denoising with some second order nonlinear PDEs often leads to a staircasing effect, which may produce undesirable blocky
image. In this paper, we present a new gradient fidelity term and couple it with these PDEs to solve the problem. At first,
we smooth the normal vector fields (i.e., the gradient fields) of the noisy image by total variation (TV) minimization and
make the gradient of desirable image close to the smoothed normals, which is the idea of our gradient fidelity term. Then,
we introduce the Euler-Lagrange equation of the gradient fidelity term into nonlinear diffusion PDEs for noise and staircasing
removal. To speed up the computation of the vectorial TV minimization, the dual approach proposed by Bresson and Chan is employed.
Some numerical experiments demonstrate that our gradient fidelity term can help to avoid the staircasing effect effectively,
while preserving sharp discontinuities in images. 相似文献
12.
13.
14.
This paper deals with the so-called staircasing phenomenon, which frequently arises in total variation-based denoising models in image analysis. We prove in particular that staircasing always occurs at global extrema of the datum and at all extrema of the minimizer. It is also shown that, for radial images, the staircasing always appears at the extrema and at the boundary of the image. We also prove the equivalence between the denoising model and the total variation flow, in the radial case, thus, extending a previous result in dimension one. This equivalence cannot hold in the non-radial case, as it is shown with a counterexample. This connection allows us to understand how the staircase zones and the discontinuities of the denoising problem evolve with the regularization parameter. 相似文献
15.
针对常见去噪方法容易造成特定区域过度平滑、奇异结构残余噪声以及产生阶梯效应和对比度损失等问题,提出一种自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型,建立了自适应非局部正则化能量泛函和相应的变分框架。首先,对噪声图像利用自适应权值的非局部均值求得数据拟合项;其次,引入双边总变分正则化项,利用正则化系数来适度平衡数据拟合项和正则化项的影响;最后,通过能量函数最小化对不同的噪声统计快速求得最优解,从而达到降低残余噪声并纠正过度平滑的目的。通过理论分析和针对模拟噪声图像与真实噪声图像的实验结果表明,所提出的图像去噪模型能够较好地处理具有不同统计特性的图像噪声,与自适应非局部均值滤波去噪相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)值最多可以得到0.6 dB的改善;与全变分正则化图像去噪算法比较,所提算法的主观视觉效果明显更好,在去噪的同时图像纹理和边缘等细节信息保护得更好,PSNR值最多可以提高10 dB,而多尺度结构相似性度(MS-SSIM)指标可以提升0.3。因此,所提出的图像去噪模型可以在理论上更好地探讨如何合理处理噪声和图像内容本身的高频细节信息,在视频和图像分辨率提升等领域也具有良好的实际应用价值。 相似文献
16.
Yiqiu Dong Michael Hintermüller M. Monserrat Rincon-Camacho 《International Journal of Computer Vision》2011,92(3):296-307
A general multi-scale vectorial total variation model with spatially adapted regularization parameter for color image restoration
is introduced in this paper. This total variation model contains an L
τ
-data fidelity for any τ∈[1,2]. The use of a spatial dependent regularization parameter improves the reconstruction of features in the image as well
as an adequate smoothing for the homogeneous parts. The automated adaptation of this regularization parameter is made according
to local statistical characteristics of the noise which contaminates the image. The corresponding multiscale vectorial total
variation model is solved by Fenchel-duality and inexact semismooth Newton techniques. Numerical results are presented for
the cases τ=1 and τ=2 which reconstruct images contaminated with salt-and-pepper noise and Gaussian noise, respectively. 相似文献
17.
在整体变分方法去噪原理的基础上,通过引入小波阈值滤波,用自适应正则项代替整体变分模型中的正则项,提出了一种依赖于信号的局部信息进行滤波的自适应整体变分方法,自适应地在整体变分正则化和各向同性光滑化之间调整滤波强度。为求解整体变分极小化问题,采用了滞后扩散定点迭代的方法。数值计算结果表明:提出的方法有效地减少了传统整体变分方法去噪后恢复信号中所出现的阶梯效应,很好地抑制了小波变换中固有的伪Gibbs现象,重构信号的边缘、不连续点位置十分精确,信噪比也得到明显改善。 相似文献
18.
The famous TV-Stokes models, which improve the restored images comfortable, have been very successful in image denoising. In this paper, we propose a new TV-Stokes model for image deblurring with a good geometry explanation. In the tangential field smoothing, the data fidelity term is chosen to measure the distance between the solution and the orthogonal projection of the tangential field of the observation image onto the range of the conjugate of the blurry operator, while the total variation of the solution is chosen as the regularization term. In the image reconstruction, we compute the smoothing part of the image from the smoothed tangential field for the first step, and use an anisotropic TV model to obtain the “texture” part of the deblurred image. The solvability properties for the minimization problems in two steps are established, and fast algorithms are presented. Numerical experiments demonstrate that the new deblurring model can capture the details of images hidden in the blurry and noisy image, and the fast algorithms are efficient and robust. 相似文献
19.
由于全变分(total variation,TV)正则化方法能够很好地保持边界,因而在图像去噪和恢复中得到广泛的应用,但其一个显著的缺点就是会在恢复出来的图像中产生阶梯效应。针对此问题给出了一种基于四阶偏微分方程(PDE)的盲图像恢复模型,该模型在Chan和Wong的全变分模型的基础上,用四阶范数来代替TV范数,构造了一种新的能量泛函,消除了全变分正则化方法所产生的阶梯效应。实验结果表明,该模型能取得较好的图像恢复效果。 相似文献