基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法

针对经典BM3D去噪算法中存在的相似块匹配误差较大及对图像细节保护不足的问题,提出了一种基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法.新算法首先对参考块进行不同角度的旋转获取旋转块,通过旋转块进行相似块匹配过程;然后使用低秩正则化来代替传统算法中的硬阈值滤波;最后,对结合旋转块匹配与低秩正则化的BM3D算法进行自适应调整,从而改善在均匀图像区域中的去噪效果.实验结果表明,新算法的相似块匹配程度更高,峰值信噪比相较于经典算法平均提升0.5 dB,有效保留图像边缘和纹理细节.     

增强型Shearlet域SAR图像去噪

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了一种增强型Shearlet域SAR图像滤波去噪算法。该算法首先分析SAR图像的局部特性,利用局部特性,将图像分成均质区域、非均质区域和边缘区域。对均质区域,用均值滤波器进行滤波去噪;对非均质区域,用Shearlet变换处理去噪;对边缘区域,进行直接保留。实验结果证明,该算法不仅能够显著消除相干斑噪声,明显的提高视觉效果,而且能够很好的保持边缘细节和纹理信息。     

基于改进DTCWT和引导滤波的低剂量CT图像降噪

针对低剂量计算机断层扫描(CT)图像噪点较多和空间分辨率低的问题,提出了一种基于改进双树复小波变换(DTCWT)和引导滤波的低剂量CT图像降噪方法。首先使用DTCWT对低剂量CT图像进行多尺度分解,对高频子带系数使用拟合优度检验框架进行去噪,对低频子带使用三边滤波进行降噪,逆DTCWT重构得到初始去噪图像;然后使用降噪并插值的低频子带图像作为导向图像对CT图像进行引导滤波;接着结合初始去噪图像和引导滤波的去噪结果生成细节残存图像;最后用3维块匹配滤波(BM3D)阈值算法对细节残存图像进行二次去噪,叠加两次去噪结果得到最终去噪图像。实验结果表明,该方法优于其他传统图像去噪算法,在抑制噪声的同时,良好地保留了图像的边缘轮廓和纹理特征,对低剂量CT图像有着显著的去噪效果。     

改进最小均方误差估计的煤尘图像去噪

煤尘图像在采集和传输过程中受到了各种噪声的污染。最小均方误差估计（MMSE）去噪算法对高斯噪声有较好的去噪效果,提出了一种改进的最小均方误差估计（IMMSE）去噪算法,该算法改进了广义高斯分布模型的参数估计方法,相比目前的其他算法,在不降低精度的情况下减少了计算量。中值滤波对脉冲噪声有较好的去噪效果,用自适应中值滤波（AM）代替普通的中值滤波,更好的保留了图像的细节,提高了去噪效果。利用IMMSE和AM自在图像去噪方面的优势,将两者有机地结合起来,提出了一种称之为IMMSE—AM的去噪算法。用IMMSE—AM对真实煤尘图像进行去噪处理,实验结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。     

基于改进Census变换的自适应局部立体匹配

针对现阶段局部立体匹配在弱纹理区域具有匹配精度低且过度依赖中心像素的缺点,提出一种基于改进Census变换的自适应局部立体匹配算法。首先根据中心像素领域的纹理复杂度采用自适应支持窗口改进Census变换,引入Tanimoto系数与Hamming距离算法结合,并融合颜色或亮度差的绝对值用作新的初始匹配代价计算。通过十字交叉域算法进行代价聚合并采用赢家通吃算法计算视差,在视差优化阶段采用左右一致法、迭代投票、插值填充和亚像素细化,针对边缘模糊化将改进的自适应中值滤波用作抑制噪声得到最后的视差图。实验结果表明,本文所提出的算法在Middlebury数据集上的平均误匹配率为4.39%,相较于其他改进的Census变换算法有明显提升,并在抗噪能力上具有一定的鲁棒性和适应性。     

基于改进各向异性扩散的图像去噪算法

针对纹理等细节信息丢失和图像边缘退化的问题,本文提出了一种基于l_(2)范数的改进各向异性扩散模型。本文首先将PM模型和LCC模型相结合,根据图像梯度的变化,构建局部图像梯度模值与扩散强度之间的关系,不同的梯度模值选择不同的扩散函数;然后利用l_(2)范数确定扩散函数中的梯度阈值,进一步提高去噪模型的泛化能力。实验结果表明,该模型不仅可以解决传统PM模型存在的孤立点问题,而且能够有效地保护图像边缘特征和轮廓结构的完整性,与原始算法相比图像信噪比提升了1.47~1.57 dB,结构相似度提高了17%,在保证去噪效果的同时提高了去噪效率。     

一种改进的去除灰度图像椒盐噪声方法的研究

针对传统中值滤波算法（SM）在滤除高密度椒盐噪声时存在滤除不完全和使边缘细节变得模糊的不足,提出了一种改进自适应中值滤波法,该方法在计算像素点4邻域均值与检测点的灰度差值后,将此差值同一个自适应调整的阈值进行比较,若差值大于阈值则为噪声,否则为信号点。实验表明,该方法比传统方法去噪效果较好,对噪声密度在30％以上的图像,去噪后可使图像峰值信噪比（PSNR）达到20dB以上,均方误差（MSE）在100以内。     

混合维纳滤波与改进型TV的图像去噪模型

在图像去噪处理过程中,为了保持图像的边缘及内部纹理信息,提出一种基于全变差改进的加权维纳滤波图像去噪模型。提出的模型利用加权项将维纳滤波与改进后的全变差模型相结合,通过构建新算子建立新的扩散模型使得图像每一个像素点的梯度信息可以自适应地选择去噪的最佳模式来平滑噪声图像,既能够在保护边缘的条件下预先处理高斯噪声,同时可以克服全变差模型的"阶梯效应"。结果表明,新模型不仅能够有效去除噪声,强化边缘还有效地保证了边缘结构的细节信息。在峰值信号噪声比测试中,该模型较之于传统线性滤波法的信噪比提高了20 d B左右,均方差也大幅降低,更具理想性。     

一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法

本文从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,分析了各种滤波方法的优缺点后,在传统小波去噪的基础上提出了一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法通过对小波分解后的高频区域进行二阈值分割,结合高频区域的方向特性和中值滤波方法,引入方向滤波窗口对不同分区进行不同的噪声抑制处理。实验结果证明了该方法的有效性,即此方法不仅拥有良好的去噪能力,而且能够很好的保持原图像的边缘信息.     

一种具有保留边缘信息的改进SUSAN去噪方法

在图像去噪的过程中,大多数的滤波算法都会在滤除噪声的同时损失边缘信息,而SUSAN算子的原理使其具有保持边缘的特性.本文在原SUSAN滤波的基础上,提出自适应的灰度差阈值选取,并针对原SUSAN算法在图像边缘处滤波效果不佳的情况下提出两个阈值对噪声进行判断.通过对加入椒盐噪声和随机噪声图像的去噪仿真实验表明,对于单次滤波和多次滤波,改进的SUSAN滤波算子避免图像模糊、保留边缘信息方面都具有比普通滤波算法更好的效果.     

基于卡尔曼滤波的高精度弹道滤波算法研究

在弹道轨迹估计中,卡尔曼滤波算法是一种普遍使用的算法,常规卡尔曼滤波算法适用于线性离散系统.对于非线性离散系统模型,为了提高滤波的精度,减小系统模型误差以及未知的量测噪声和过程噪声统计特性对滤波精度的影响,提出了一种带有噪声统计估计器的拟线性最优平滑滤波算法.将该算法应用到弹道系统模型中,对弹道轨迹进行滤波估计.通过计算机建模仿真改进的算法和传统的拟线性最优平滑滤波算法,得到的实验结果表明,改进后的算法可以减小由于系统模型不精确带来的误差,很大程度上提高了弹道轨迹滤波估计的精度.     

含缺陷固体火箭发动机燃面自适应提取算法

固体火箭发动机CT图像存在的伪影噪声会严重影响初始燃面边界与缺陷的提取，并且实际CT图像中缺陷信息提取困难，研究有效地去掉CT图像中伪影并自动提取出燃面数据与缺陷数据的算法具有重要的工程实际价值。针对CT图像去伪影与缺陷提取难的问题，提出一种IBM3D滤波算法，在块匹配阶段利用边缘检测的先验信息寻找相似块；并提出一种自适应Canny边缘检测算法与种子八连通标记法相结合的方式将图像中的初始燃面与缺陷数据有序地分离出来。实验结果表明IBM3D算法的峰值信噪比与结构相似性水平较其他算法更高，自适应边缘检测算法提取的燃面缺陷信息较其他算法更为完整。实现了含缺陷的固体火箭发动机CT图像质量的提升，并准确地提取初始燃面、缺陷信息。     

基于 2D 预处理的点云分割和测量研究

针对传统 3D 工业相机获取的点云数据进行工件检测时因工件粘连和噪声干扰导致边缘分割问题,考虑点云数据量大 影响检测实时性和 3D 特征点选取不准确导致测量误差大的因素,提出一种基于 2D 边缘检测的预处理方法,实现点云快速分 割和测量。 首先,采用改进的 Canny 算法对有序点云的纹理图像进行边缘检测,将检测后的图像进行数学形态学操作和轮廓检 测完成纹理图像分割,规避了在 3D 空间中进行分割处理,有效减少了点云数量;其次,结合工件的形状特征和放置方式,利用 掩膜操作提取出有序点云数据,使用基于 RANSAC 和条件滤波结合的方法对分割后的点云进行自适应阈值滤波处理,有效去 除了噪声点云;最后,对经过预处理后的目标点云基于 PCA 的包围盒去计算工件尺寸以及表面法向量。 实验结果表面,和传统 的 3D 分割算法相比,能够更准确的提取出目标点云,有效减少了待处理点云数量,整体分割效率提高了约 20%;工件尺寸的平 均相对误差约 1. 24%,可以满足测量的需求。     

拟合扩散的自适应图像去噪方法

针对纹理等细节信息丢失和图像边缘退化的问题,提出一种拟合扩散的自适应阈值图像去噪算法。首先,改进了扩散方程中的扩散系数,建立拟合扩散系数,克服因扩散强度过大带来的纹理细节信息丢失和边缘退化的弊端;然后,对阈值函数进行了自适应设计和改进,使其根据图像的最大灰度值和迭代次数自动控制阈值,进一步保留图像边缘和细节特征;最后,对新算法进行分析和仿真。实验结果表明,提出的新算法在图像去噪和保边缘、纹理等细节信息方面效果明显,峰值信噪比有了大幅提高,新算法性能优异,有利于实际应用。     

景深边缘优化的暗通道去雾算法

雾天条件下拍摄的图像存在低对比度和低场景可见度的问题,传统的去雾算法容易产生 Halo 效应.为此,提出了景深边缘优化的暗通道去雾算法.该算法是基于暗原色先验理论,需要考虑消除景深边缘处的白色晕块,方法是对图像景深边缘和非景深边缘分别采用不同的模板处理得到透射图.引导滤波修复透射图,在去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边缘信息.并采用新增可见边之比、梯度化均值对去雾图像进行客观评价.实验表明该算法不仅能够有效地去除图像中的雾气,而且有效地降低了Halo效应,从整体上改善了去雾复原图像的视觉效果.     

基于改进Census代价和优化引导滤波立体匹配算法

为了提高局部立体匹配的精度，提出了一种基于改进Census代价和优化引导滤波的立体匹配算法。针对传统Census代价计算在视差不连续区域代价计算不准确的问题，在Census变换过程中进行邻域像素有效性标记，通过给不同有效性处计不同代价值，降低无效像素对整体代价的影响；在引导滤波代价聚合阶段，采用两种大小的窗口计算线性系数，然后根据图像区域划分结果选取不同线性系数，解决了固定窗口尺寸造成的局部区域代价聚合不适应的问题；最后通过视差计算和视差优化得到最终视差图。在Middlebury v3立体匹配评估平台上进行实验，结果表明，本文算法在非遮挡区域和所有区域的平均误匹配率分别为 18.17%和23.81%，与很多现有算法相比表现更优。     

Fast texture‐preserving bilateral filtering

A new method for fast bilateral filtering with texture‐preserving properties is presented. In general, the texture area is composed of several tiny regions that have almost similar intensity, and therefore bilateral filtering combines similar gray scales of the texture area to form a smooth region. Adaptive boundary filtering solves this problem by using image segmentation to define a new weighting boundary at each pixel filtering. With the new type of boundary, the output image is smoothed while preserving both edges and textures details. The drawback of this algorithm is that it is time consuming. In this paper, a histogram‐based filtering is proposed to improve the speed of this algorithm. However, as texture details are blurred when a small number of bins are used, it is unable to increase speed by using a small number of bins. Deciles‐based algorithm is therefore applied to overcome this limitation, as it can increase the speed while preserving the texture details. The new algorithm, named fast adaptive boundary filtering, increases the speed by more than 40% when compared with adaptive boundary filtering at a boundary threshold T = 40. The output image of new algorithm shows that it is similar to the output of adaptive boundary filtering. Moreover, the speed of new algorithm is compared with the normal 256‐bin histogram‐based bilateral filtering. From the experimental results, it is seen that the new algorithm has higher speed when it is processed with a small to moderate radius window. In addition, a better output image can be obtained from the new algorithm as it preserves both edges and textures. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.