双边非局部均值滤波图像去噪算法

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明：本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比（ PSNR）提高了0.9、图像相似度（ MSSIM）提高了0.181,图像保真度（ VIF）提高了0.2147。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。     

一种改进的非局部均值图像去噪算法

非局部均值滤波算法（Non-Local Means,NLM）有良好的去噪效果,且能保持图像细节。但其复杂度过高引起效率低下,在噪声增大时去噪精度明显下降。快速非局部均值滤波（Fast Non-Local Means,FNLM）虽然提高了算法的效率,但去噪效果没有明显改善,在噪声增大时去噪效果仍不理想。针对该问题,提出一种新的非局部均值滤波算法,算法将Turky型函数与指数型相结合,提出一种新的指数-Turky型权值核函数,替代原NLM算法和FNLM算法中的指数型核函数,同时综合了结构相似性（Structural Similarity,SSIM）和欧氏距离来衡量图像邻域间的相似性,从而使得权值的选取更加合理,有效排除图像中不相似邻域的干扰,提高了算法的去噪性能。通过对添加不同噪声水平的高斯噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与NLM和FNLM相比有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与NLM相比有明显提高,与FNLM算法的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

基于小波阈值的非局部均值去噪

非局部均值去噪算法充分利用了图像的全局信息,因此比传统的局部去噪算法有着更好的去噪效果。但是,非局部均值去噪算法计算时间复杂度较高,故利用小波阈值的方法对其进行改进,改进后使用非局部均值处理的数据量大幅减小。实验表明,改进后的算法比非局部均值算法去噪效果基本持平,且运行速度更快。     

椭圆窗口和参数自适应的非局部均值算法

对于传统的非局部均值(NLM)算法,方形搜索窗口会将大量低相似度的图像块引入去噪图像的加权平均计算过程中,导致去噪图像的细节轮廓变得模糊.针对此问题,提出了利用控制核函数来获取椭圆窗口和图像块参数的自适应NLM算法.首先,根据图像的局部梯度信息和结构张量获得可描述图像局部边缘结构的椭圆方程,并由此确定搜索窗口的形状,从而将搜索窗口的搜索范围限制在与图像局部结构相一致的区域内;然后采用控制核函数获得和搜索窗口形状一致的椭圆形图像块,并结合平滑参数自适应的思想进一步增强算法效果.通过在不同噪声等级的经典灰度图中进行实验,实验结果表明,该算法相比于传统NLM算法和参数自适应的NLM算法,在客观的图像评价指标上,有着更高的PSNR和SSIM值;而在主观视觉上,随着噪声等级的提升,该算法在抑制噪声的同时,能够更好地保留住图像的高频纹理信息.     

带结构检测的非局部均值图像去噪算法

针对非局部均值(NL-Means)图像去噪算法有大量结构残留的问题,提出一种带结构检测的NL-Means滤波算法。首先使用一个结构分析器对噪声图像进行预处理,突出图像中的细节信息,然后利用边缘检测的结果调节NL-Means算法相似性度量,为了保留图像的边缘内容让具有相似边缘内容的像素能够获得更大的权,而边缘内容不相似邻域有较小的权（或为零）。实验结果表明：该算法提高了NL-Means算法的去噪能力,滤波后的图像结构相似度更高,改善了图像的视觉质量。     

基于改进的非局部均值去噪算法

非局部均值(Non-Local Means,NLM)利用图像块之间灰度值的欧式距离确定权重,距离越小权重越大。不过,这种权重计算方法忽略了图像块之间的结构相似性。为解决这个问题,提出了一种结合图像结构信息的非局部均值去噪方法。该方法同时利用图像块之间的灰度距离、结构相似性来确定权重。实验结果表明该方法在PSNR、SSIM标准下均优于NLM及其一些改进算法。     

基于改进型的非局部均值滤波算法在医学图像处理中的研究与应用

常规非局部均值算法易受噪声对图像的自相似度计算精度的影响,去噪结果对原始图像的边缘细节信息损伤较多.采用改进的Facet算子提取图像的边缘特征,根据图像内部像素分布情况,在不同的区域采用不同的自相似度计算方法,设置一种变尺寸的搜索窗口,最大限度地搜寻相似性邻域,降低噪声对自相似度计算精度的影响,有效保持图像边缘信息.数据测试结果表明,改进的非局部均值滤波算法能够有效保持边缘纹理信息,去噪效果要优于常规非局部均值滤波算法.     

一种改进的非局部均值算法

针对传统非局部均值算法中权值分配不合理以及邻域之间相似性判断不准确的问题,利用新余弦函数与高斯核函数结合对核函数进行改进;引入邻域相似函数对图像邻域灰度矩阵间的相似性进行度量,使得算法中权值的分配问题得到明显改善。通过PSNR与直方图实验结果表明,在不同的噪声影响下,改进的非局部均值算法在去噪性能上有显著提升。     

利用无参考图像内容量度优化非局部均值去噪方法的参数

目的 非局部均值NLM（non-local means）方法是一种有效的数字图像去噪方法。然而,在实际去噪过程中,非局部均值的衰减参数通常是固定的而且无法随着图像的变化而作适应性的调整。为了使非局部均值方法更加有效, 提出一种将适用于多种噪声分布的无参考图像内容量度（表示为Q）引入NLM的迭代方法,来优化固定的衰减参数。方法 首先,针对普通图像的去噪,利用量度Q来测量每一次调整衰减参数后所对应的去噪结果的图像质量,凭借该迭代机制找到Q的最大值,从而获得最优的图像去噪结果;其次,将该量度用于MRI（magnetic resonance imaging）图像的去噪,利用Q来度量图像所含结构信息（如纹理和边缘）,进而调整用于MRI图像去噪的无偏非局部均值法的衰减参数。结果 实验结果显示,本文方法提升了去噪结果的峰值信噪比（PSNR）,并且本文方法的去噪结果在视觉上看起来比用传统方法得到的结果更清晰。结论 利用无参考图像内容量度Q来优化NLM方法的衰减参数,使得NLM方法能够针对不同的图像自适应地调整衰减参数以取得最优的去噪效果。实验结果表明用图像内容量度Q来优化非局部均值法的参数是有效的。     

基于边缘信息的图像自适应插值算法

通过将图像分为非边缘部分和边缘部分,得出了一种基于图像边缘信息的图像插值算法.根据边缘部分映射点邻域图像的复杂程度,自适应地调节插值权值的图像插值方法.应用该算法插值后的边界清晰、自然, 忠实地反映了原始图像的面貌,与传统的插值算法相比,其边界处理效果好且易于实现,实验也验证了该方法的有效性.     

基于微粒群优化噪信功率比的维纳滤波算法

在维纳滤波图像恢复中,为确定最佳噪信功率比,必须具备一定的图像先验知识,这使其应用受到了一定局限.提出了一种基于微粒群优化的新技术,采用最小均方误差对恢复图像的质量进行评估,能智能地选择噪信功率比的最佳值.仿真实验表明,从视觉效果、均方误差和峰值信噪比等方面进行比较,其恢复效果比经典的维纳滤波法好,是一种有效的方法.     

基于FCM算法的SAR图像相干斑噪声滤波算法研究

针对FCM分割对SAR图像斑点噪声敏感的特点,本文提出了一种新的去噪方法。所提出的方法主要分三个步骤。首先,分别对获得的两幅同源不同时相的SAR图像进行小波和lee滤波结合去噪。然后,通过对数比值检测方法获得变化信息。利用双边滤波器处理变化信息,以获得能保留图像丰富细节信息的图像降噪效果。最后,利用FCM方法把变化信息分成两类,这样就可以获得变化检测结果。Ottawa 地区的部分图像作为检测算法的性能的数据库。将去噪方法相互比较,结果表明,本文提出的算法分类正确率达到98.29%,优于其他去噪方法。     

基于语义分析的网络不良信息过滤系统研究

设计一种基于语义分析的信息过滤模型。该模型针对不良信息的特点,以自然语句为处理单元,采用主题词和语义分析的两级过滤工作模式,可以同时获得较高的处理效率和精度。样本实验表明,该过滤模型能够更好地满足不良信息过滤的实时性和准确性要求。     

一种基于图象处理技术的几何参数测量系统

本文提出了一种基于图象处理技术的几何参数测量方案，并将其运用于接触网几何参数的测量，通过实验结果证明了该方案的可行性和有效性。     

改进PMVS三维重建点云滤波算法

针对在小范围场景进行单目视觉三维重建过程中,稠密点云模型存在大量离群点的现象,提出一种改进的点云滤波算法.将多视图稠密重建(Patch-based Multi-View Stereo,PMVS)算法与统计分析法相融合,对利用PMVS算法得到的稠密点云进行统计分析,设定标准距离并求解点云中每一个点到其所有邻近点的平均距离...     

一个基于语义分析的倾向性文档过滤系统

目前的过滤系统大都是基于关键词的,这类系统适用于主题性过滤,而对倾向性过滤效果不好。本文提出一种适用于倾向性文档过滤的系统,通过语义分析,有效地识别和过滤倾向性文本信息。     

基于LOG滤波器的图像边缘检测算法的研究

边缘检测是图像处理技术研究中的一个重要领域。本文在深入分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种改进的算法,实验结果表明,该算法在计算量增加不大的基础上提高了检测精度。     

基于纹理分析的仪表读数区域定位新方法

仪表读数自动识别的关键是准确检测出指针在刻度区域的位置,因此仪表盘上刻度区域的准确定位是仪表自动读数识别的重要步骤。提出一种基于形态学和纹理分析的仪表读数区域定位新方法。用图像重构技术清除图像边界及与边界相连接的结构,即仪表盘边框和指针,然后利用形态学算法来分割仪表盘的各个区域,最后用纹理统计分析方法和频谱度量方法定位出刻度区域,排除非刻度区域,这样进行指针读数时就可以只对指针和刻度进行处理,排除其它干扰。实验结果表明,对方形指针式仪表而言,上述方法能有效定位仪表刻度区域,且具有较强的鲁棒性和抗干扰性。