基于多个小波基联合去噪方法的研究

图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大地影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。     

二维分数阶小波变换滤除混合图像噪声研究

图像形成与传输过程中,常受到复杂混合噪声的干扰.本文结合二维分数阶小波变换与中值滤波,提出一种新的混合未知图像噪声滤除方法.该方法先通过噪声检测将脉冲噪声标识出来,并利用中值滤波方法滤除,然后计算剩余噪声,进一步得到二维分数阶小波变换的最优阶次,在二维分数阶小波时频域,将剩余的高斯白噪声用阈值去噪方法滤除.经实验证明,该方法在有效去除混合噪声时具有优势.     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

基于三维剪切波变换和BM4D的图像去噪方法

针对传统的块匹配去噪方法只能处理二维图像的缺点,提出一种基于三维剪切波变换和改进的三维块匹配过滤(block-matching and 4D filtering, BM4D)算法的图像去噪方法。利用三维剪切波变换得到变换域系数,通过硬阈值和维纳滤波,在变换域中实现联合过滤。经过多尺度分解和方向剖分两个滤波阶段,确保三维剪切波变换是局部的;进行硬阈值和维纳滤波,分别包括分组、协同过滤和聚合3个步骤,利用堆积成四维组的体素立方体,在该组的四维变换同时利用每个立方体中体素之间存在的局部相关性和不同立方体中相应体素之间的非局部相关性。通过三维剪切波逆变换,得到每个分组立方体的估计值,在它们的原始位置进行自适应聚合。以峰值信噪比和结构相似度作为评价标准,试验结果表明：该方法不仅能够有效去除高噪声环境下的图像噪声,而且还能够有效地改善图像的视觉效果,具有较高的准确性。     

利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪

系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题．依据非下采样Contourlet分解系数尺度内与尺度间的相关性,考虑到相同尺度内不同方向上系数分布的聚集性依赖图像自身发生变化,提出一种利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略．对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略方法与小波阈值去噪、Contourlet变换去噪方法和非下采样Contourlet变换去噪方法进行了比较,结果表明利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略的峰值信噪比结果相比这些方法平均高出0.5~3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

混有高斯和脉冲噪声图像的一种新滤波方法

针对数字图像中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了采用递推最小最大值法与中值滤波相结合的滤波方法。对数字图像首先采用递推最小最大值方法来除去脉冲噪声,然后采用中值滤波方法,并选择合适的窗口尺寸,可得到质量很好的图像。实验结果表明,递推最小最大值方法在抑制脉冲噪声的同时,还能保留良好的图像细节,特别是在多种脉冲噪声存在的条件下,效果更加明显,而中值滤波可以有效地除去剩余噪声,最终得到满意结果。     

基于提升小波的图像脉冲噪声抑制方法

分析利用小波进行图像去噪的方法和特点,根据电视跟踪测量系统的实际需要提出利用易于硬件实现的提升小波滤波器对实时图像进行去噪,重点研究受脉冲干扰的实时图像的噪声抑制问题.小波分解的高频部分在噪声附近具有较大值,通过调整提升项设计提升小波滤波器,所设计的滤波器包含噪声特性,应用这些滤波器可以检测到脉冲噪声,利用小波的重构公式消去图像中的噪声.由于提升小波滤波器比普通小波滤波器运算量大大减少,因此算法易于硬件实现.将提升小波的降噪方法同现代信号处理器件DSP和FPGA结合起来有着广泛的应用前景.     

一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离方法

针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与噪声图像间的相关性,估计混合图像中的噪声并去除,对去噪后的混合图像进行稀疏成分分析,即分离出源图像.实验结果表明,该算法能直接、有效地去除同分布的加性噪声,使叠加噪声的混合图像得到精确的分离.     

全变差曲波变换在医学影像图像去噪中的应用

针对曲波变换算法在医学影像图像去噪中会产生截断伪影和边缘模糊等问题,提出了一种全变差曲波变换算法.该算法首先对含噪医学影像图像分别进行曲波阈值和全变差去噪,然后将得到的去噪结果进行曲波逆变换并生成最终图像.仿真实验结果表明,该算法不仅可有效地降低噪声,还可较好地保持医学影像图像边缘和细节信息,其效果明显优于曲波变换算法和全变差算法.因此,该算法对医学影像图像的噪声滤除具有良好的应用价值.     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

基于模式融合的生物特征识别

在模式融合的生物特征识别的基础上,提出了防伪的手指静脉和指纹复合信息识别系统模型,来解决指纹识别系统安全性和问题。建立了手指静脉识别新方法。首先对获取的手指静脉图像进行二进制小波变换,将图像信息转换为一系列的小波系数,此系数中包含背景以及采集时的噪声,通过软阈值去噪,从小波系数中消除噪声信号系数,用消噪后的小波系数重构手指静脉信号,重构后的图像作为特征图像。由于静脉信息相对较少,因此可采用比较准确的模板匹配。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂，对比度差，边缘恶化，不易判读图像边缘．对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声，但是由于小波的局限性，其对图像边缘的保持效果不佳．正交有限Ridgelet （FRIT）变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足，是一种有效处理二维奇异性信号新方法．针对水下声呐图像特点及噪声分布情况，提出单尺度自适应去噪处理算法，既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象，又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点，同时提高了图像信噪比．与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较，此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果．     

偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法

针对直接采用高斯白噪声去噪算法去除MRI图像中的莱斯(Rician)噪声仅能取得次优去噪效果这一问题,在DCT子空间非局部均值去噪算法基础上,提出一种偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法。首先分析MRI图像中Rician噪声的特性,给出在MRI模值平方图中估计噪声偏差的方法;然后使用偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法在MRI图像的模值平方图上进行去噪处理。在模拟MRI图像上进行实验,其结果表明,该算法在有效去除Rician噪声的同时,很好地保留了器官和软组织的细节纹理信息,取得了较好的去噪效果。       

采用卷积自编码器网络的图像增强算法

将图像增强方法低光网络（LLNet）应用于实际场景下的彩色图像时会产生大量冗余参数，为此基于LLNet提出卷积自编码器网络（CAENet）的图像增强方法. 将LLNet方法中的低光处理模块与网络训练衔接在一起；采用卷积网络代替传统自编码器的编码和解码方式. 实验结果表明：CAENet能够有效节约时间成本，减少网络参数，使网络训练更加高效，得到更好的图像低维表示. 在Corel5k数据集上的实验效果表明，CAENet在减少网络参数的同时，能有效提高图像光感和色感；在高分辨率数据集上的实验结果表明，针对图像细节方面，CAENet能够保留细节不失真；针对含噪低光图像，CAENet能在增强图像的同时达到去噪的效果，证明CAENet具有较强的鲁棒性.     

Image denoising algorithm of refuge chamber by combining wavelet transform and bilateral filtering

In order to preferably identify infrared image of refuge chamber, reduce image noises of refuge chamber and retain more image details, we propose the method of combining two-dimensional discrete wavelet transform and bilateral denoising. First, the wavelet transform is adopted to decompose the image of refuge chamber, of which low frequency component remains unchanged. Then, three high-frequency components are treated by bilateral filtering, and the image is reconstructed. The result shows that the combination of bilateral filtering and wavelet transform for image denoising can better retain the details which are included in the image, while providing better visual effect. This is superior to using either bilateral filtering or wavelet transform alone. It is useful for perfecting emergency refuge system of coal mines.     

小波域中视频图像的Bayesian消噪

消噪是图像处理中的重要问题之一。正交小波的正交性保证了白噪声干扰图像的小波系数所包含的噪声是白色的。新近的研究表明视频图像的小波系数趋于Laplacian分布,用Bayesian估计对图像小波系数滤波可以达到消噪的目的。本文研究了Bayesian估计与线性估计两种消噪方法,实验表明Bayesian估计有较好的消噪性能。     

全变分图像去噪的研究

图像去噪是图像处理中的重要环节之一。本文介绍了保持边缘细节效果较好的全变分去噪方法,分析了全变分法去噪的原理。实验结果表明与中值去噪算法相比,全变分算法能有效抑制图像噪声,并能更好地保持图像边缘细节。     

自适应阈值的小波变换在纸病去噪中的应用

以图像噪声会影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出一种自适应阈值小波变换去噪方法．该方法根据含噪信号特性和信噪比,自适应地选择小波变换的最优分解层数和最佳软阂值,达到最优的降噪效果．仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节,使图像达到更好的视觉效果．