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泊松噪声模糊图像的边缘保持变分复原算法 总被引:1,自引:0,他引:1
从贝叶斯估计出发,构造了一种新的变分模型,用于复原被泊松噪声污染的模糊图像.首先讨论了模型正则化项中具有边缘保持能力的函数选取以及模型求解的相关问题,然后将变分模型的求解转化为可快速求解的非线性扩散方程,给出了正则化参数选取的初步空间自适应方法,可以区分平滑区域和图像边缘自适应的调节参数.实验结果表明,本文方法的复原效果整体上优于传统的迭代正则化方法,复原图像的边缘得到了有效的保护,泊松噪声的抑制效果明显,复原图像提高的改进信噪比(ISNR)要比迭代正则化方法平均提高1 dB以上. 相似文献
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低秩去噪方法利用核范数作为秩函数的凸近似,取得了很好的去噪效果。然而,非凸函数更加近似秩函数。针对彩色图像去噪问题,文章提出一种基于多通道MCP范数最小化的图像去噪方法。首先构建MCP(Minimax Concave Penalty)范数最小化的低秩去噪模型,对噪声图像的相似块矩阵施加MCP正则化约束。对于多通道且噪声强度不同的彩色图像,引入权重矩阵以平衡每个通道对恢复图像的估计。最后利用交替乘子方向法迭代求解模型,重建获得干净的图像。经实验验证,所提算法在性能指标和视觉效果方面都有较好的提升。 相似文献
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梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。 相似文献
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在去除图像噪声的同时,如何避免图像细节信息的损失和边缘的模糊,是图像处理技术中的一个难点.针对灰度图像中存在的椒盐噪声问题,提出了基于双向预测算法的去噪方法.首先根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是噪声像素.对于信号像素,保持灰度值不变;对于噪声像素,利用双向预测的方法来确定处理后该像素点的灰度值.针对上述方法中存在的不足之处,又提出了一种改进方案.改进方案在对噪声像素处理时,根据像素之间的相关性和像素本身的性质自适应地确定预测器的预测系数,提高了预测算法的去噪性能.实验结果表明,本文算法具有良好的去噪特性及细节保持特性. 相似文献
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曲率滤波算法通过构造滤波算子快速优化变分模型,但全变分曲率滤波及高斯曲率滤波易致去噪过平滑且椒盐噪声去除较差.提出了基于图像中值灰度相似度函数加权曲率滤波算法,其中,中值灰度相似度函数方差取决于小波变换最高频子带系数,能较好防止图像过平滑,且提高椒盐噪声去除能力;因此,采用中值灰度相似度函数分别对局部高斯曲率与局部全变分曲率投影算子加权,并分别迭代局部加权高斯曲率投影算子与局部加权全变分曲率投影算子,直至输出图像梯度总能量满足停止条件.实验表明,基于图像中值灰度相似度函数加权全变分曲率滤波与加权高斯曲率滤波比传统全变分曲率滤波和高斯曲率滤波去噪效果更好. 相似文献
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盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像.该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法.观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解.模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像.实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果. 相似文献
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为了实现未知退化类型条件下的图像恢复,提出了一种基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复方法。该恢复策略将结构相似性指数度量作为数据保真度项,核范数作为正则化项,从而能够使用单一算法解决延迟和信号相关的退化形式,能够处理加性高斯噪声、与信号相关的泊松噪声、混合泊松-高斯噪声,并且能够恢复被截止期和条纹损坏的高光谱图像。通过多个数据集实验结果证明了提出方法具有较好的恢复效果。 相似文献
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A Proximal Iteration for Deconvolving Poisson Noisy Images Using Sparse Representations 总被引:1,自引:0,他引:1
《IEEE transactions on image processing》2009,18(2):310-321
We propose an image deconvolution algorithm when the data is contaminated by Poisson noise. The image to restore is assumed to be sparsely represented in a dictionary of waveforms such as the wavelet or curvelet transforms. Our key contributions are as follows. First, we handle the Poisson noise properly by using the Anscombe variance stabilizing transform leading to a nonlinear degradation equation with additive Gaussian noise. Second, the deconvolution problem is formulated as the minimization of a convex functional with a data-fidelity term reflecting the noise properties, and a nonsmooth sparsity-promoting penalty over the image representation coefficients (e.g., lscr1 -norm). An additional term is also included in the functional to ensure positivity of the restored image. Third, a fast iterative forward-backward splitting algorithm is proposed to solve the minimization problem. We derive existence and uniqueness conditions of the solution, and establish convergence of the iterative algorithm. Finally, a GCV-based model selection procedure is proposed to objectively select the regularization parameter. Experimental results are carried out to show the striking benefits gained from taking into account the Poisson statistics of the noise. These results also suggest that using sparse-domain regularization may be tractable in many deconvolution applications with Poisson noise such as astronomy and microscopy. 相似文献
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该文采用非线性扩散进行图像除噪声并在这个计算框架下提出利用噪声方差选择最优停止时间的方法。在利用非线性扩散进行图像除噪声时,每次迭代平滑掉的图像的方差大于平滑掉的噪声的方差时,迭代应该停止。为了在除噪声过程中正确地估计噪声的方差,该文构造一幅纯噪声图像跟实际的观测图像同步进行迭代计算,并把纯噪声图像的方差作为图像中噪声方差的估计值来辅助计算最优停止时间。针对非线性扩散的各项异性,提出了能够保持两种噪声同步变化的特殊的规整化项。新的规整化项在迭代纯粹噪声图像时使用,这样确保每次迭代都可以保持合成噪声与实际图像噪声的统计特性相一致。实验证明新的算法可以非常有效地选择合适的停止时间。 相似文献
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针对图像具有不同特征的成分,提出一种基于图像分解的多区域图像分割模型和算法.首先将图像分解项引入到图像分割模型中,递减了纹理和噪声对分割的影响;其次使用稀疏正则化方法保持分割区域的边缘几何结构;最后基于增广Lagrange乘子法,给出一种由扩散流引导的小波迭代阈值图像分割算法.一系列实验结果表明,提出的方法抗干扰能力强,对噪声具有更好的鲁棒性.提出的方法不仅能够分割结构图像,并且能够分割较复杂的纹理图像. 相似文献
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为了在反卷积过程中正确地估计噪声的方差,该文构造一幅纯噪声图像跟实际的观测图像同步进行反卷积计算,并把纯噪声图像的方差作为观测图像中噪声方差的估计值来辅助计算规整化参数。针对规整化的各项异性,该文提出了能够保持两种噪声同步变化的特殊的规整化项。新的规整化项在迭代纯粹噪声图像时使用,这样确保每次迭代都可以保持人工噪声与实际图像噪声的统计特性相一致。在能够准确知道迭代过程中图像包含噪声的方差的时候,该文建立了规整化参数与图像噪声方差之间的关系式并转化成简单的解一元二次方程问题。实验证明新的算法不但更好地抑制了噪声而且避免了过平滑,基于时间步进法计算变分图像恢复的适应性被明显的提高了。 相似文献
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针对非凸正则项模型,在去除乘性噪声时边缘信息对噪声敏感且强度较大的噪声抑制能力弱的缺陷,提出了一种改进的图像去噪新模型。在新模型中通过取对数将乘性噪声转变成加性噪声,然后在模型的正则项和忠诚项中均引入高斯卷积,既对图像进行平滑预处理,又获得丰富的边缘信息,从而对边缘作出精确定位,使新模型具有良好的鲁棒性并根据图像的特征进行平滑,因而更好地保护了图像的边缘。数值实验表明,新方法的去噪结果在定量指标上有大幅提高,视觉效果上也有较大改善,尤其是对强度较大的噪声,新方法的优势更突出。 相似文献