基于双树复小波变换的BivaShrink自选窗图像去噪算法

在小波变换理论和双变量模型的研究基础上,本文提出了一种BivaShrink自选窗算法,该算法根据邻域内小波系数的相关度大小自适应选取邻域窗口。最后将双树复小波变换应用在BivaShrink自选窗图像去噪算法中。实验结果证明,BivaShrink自选窗优于BivaShrink 去噪算法,与传统的离散小波变换相比,双树复小波自选窗图像去噪效果优于BivaShrink自选窗。     

一种基于小波变换的图像去噪新方法

为了更好地进行图像去噪,提出了一种图像去噪的方法。对图像进行小波变换以后,噪声的小波系数在不同尺度上都服从高斯分布但大小不同。由此,对各尺度各方向上的小波系数进行维纳滤波,而保持低频系数不变,先以此来估计原始图像的小波系数;然后进行小波反变换,得到去噪图像。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于四元数小波混合统计模型的图像去噪

图像的去噪和压缩一直是图像处理的经典问题,传统的方法中很难将二者 同时兼顾。四元数小波变换是实小波、四元数理论及二维希尔伯特变换相结合的产物,是一 种新的多尺度分析图像处理工具。图像经四元数小波变换后,其小波系数不仅在尺度内具有 相关性,而且在尺度间也具有一定的相关性。文中提出一种混合统计模型,该模型包括尺度 间的二元非高斯分布模型和尺度内的广义高斯分布模型,然后运用最小均方误差（MMSE） 估计从噪声图中的小波系数恢复原图的系数,从而达到去除图像的噪声的目的。仿真实验表 明,论文方法不仅可以获得信噪比上的提高、视觉上达到明显的去噪效果,而且取得了较高 的压缩比。     

二进小波变换的图像去噪

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,该文提出了DWID方法,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,比较了DWID同基于小波级数去噪效果。实验表明,DWID比小波级数去噪效果有明显改善。     

改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型

针对全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型的不足,利用小波变换能够聚焦到图像细微变化的优势,提出一种基于小波域的偏微分方程图像去噪算法。并通过对小波的阈值和阈值函数做适当的改进以及利用加权函数将全变分和四阶偏微分方程去噪模型相结合的方法,得到一种改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型。MATLAB仿真结果表明,该模型和小波软阈值去噪、全变分模型以及四阶偏微分方程图像去噪模型相比,峰值信噪比有明显的提高,而且能够在很好地保留图像的边缘和细节信息的同时提高处理噪声的效率。     

基于非下采样四元数轮廓波变换域的图像去噪

为了克服传统小波变换的不足,提出一种将非下采样四元数轮廓波域对称正态逆高斯分布模型与非局部均值滤波相结合的图像去噪新方法.非下采样四元数轮廓波变换是级联四元数小波变换和非下采样方向滤波器组得到的,具有高度的方向选择性、各向异性及平移不变性.仿真实验表明:该方法在峰值信噪比、平均结构相似性及视觉效果上均优于一些经典的去噪算法.     

基于HMT模型的图像去噪方法研究

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时，可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息，但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足，在小波域隐Markov树模型（HMT）的基础上给出了一种图像去噪新方法。实验结果表明，与普通的小波去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比。     

一种小波域HMT模型参数初始化方法

1 引言小波理论由于具有坚实的数学基础、快速的变换算法以及多分辨分析能力,成为信号分析的有力工具。由M.S.Crouse等提出的小波域HMT模型将图像的小波系数建模为隐Markov树模型,该模型考虑了小波系数间的统计相关性及非高斯性,由于它抓住了小波系数的本质特性及小波系数间的主要关系,在应用中取得了很好的效果。在图像处理领域,小波域HMT模型用于图像去噪、压缩、检测、识别等等。     

基于双变量收缩函数的局域自适应图像去噪

由于图像小波系数存在很大的层间相关性，引入双变量概率分布模型，基于贝叶斯估计理论，得到了相应的非线性阈值函数（双变量收缩函数）；基于层内局域方差估计，利用该收缩函数得到一种局域自适应的图像去噪算法。在实验中，将该算法分别应用到实值离散小波变换域和双树复数小波变换域，并和隐马尔科夫模型的去噪方法做了比较分析。实验表明，复数小波变换的局域自适应收缩图像去噪算法去噪效果最好。     

基于系数相关性的小波变换红外图像去噪

提出了一种基于层内邻域相关性的正交小波变换红外图像去噪算法.首先对红外图像进行离散小波变换,分别对各个分解层的高频子带进行处理;考虑到小波系数的层内邻域相关性,通过基于最小均方误差算法的邻域小波系数向量估计小波系数,然后由估计的高频子带小波系数,通过小波反变换得到去噪图像.仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除图像噪声,在峰值信噪比和主观视觉质量等方面都有明显改善.     

小波域隐Markov交叠树模型及块效应评价

本文针对小波域隐Markov树模型(hidden Markov tree model,HMT)的块效应问题,分析了块效应的产生机理,给出了以图像去噪为基础的块效应评价准则,并提出小波域隐Markov交叠树模型(hidden Markov overlappmg tree model,HMOLT)和基于该模型的图像去噪算法。该模型通过对每个节点的数据扩展,使每个节点包括相邻的3个(1维)或9个(2维)小波系数,实现同一尺度相邻节点数据的交叠,有效地减轻HMT因树状结构而产生的块效应。实验表明,本文给出的模型和去噪算法,无论是在均方误差(MSE)、块效应指标,还是在主观视觉方面,都优于HMT和基于HMT的去噪算法。     

Image denoising in extended Shearlet domain using hidden Markov tree models

Denoising of images is one of the most basic tasks of image processing. It is a challenging work to design an edge-preserving image denoising scheme. Extended discrete Shearlet transform (extended DST) is an effective multi-scale and multi-direction analysis method; it not only can exactly compute the Shearlet coefficients based on a multiresolution analysis, but also can provide nearly optimal approximation for a piecewise smooth function. In this paper, a new image denoising approach in extended Shearlet domain using hidden Markov tree (HMT) model is proposed. Firstly, the joint statistics and mutual information of the extended DST coefficients are studied. Then, the extended DST coefficients are modeled using an HMT model with Gaussian mixtures, which can effectively capture the intra-scale and inter-scale dependencies. Finally, the extended Shearlet HMT model is applied to image denoising. Extensive experimental results demonstrate that our extended Shearlet HMT denoising method can obtain better performances in terms of both subjective and objective evaluations than other state-of-the-art HMT denoising techniques. Especially, the proposed method can preserve edges very well while removing noise.     

复小波域层内层间相关性图像去噪方法

提出了双树复小波变换域尺度内和尺度间复系数相关性图像去噪新方法。该方法利用双树复小波变换的多方向性和平移不变性对图像进行多尺度分解,采用邻域复系数微分窗对其高频方向子图进行尺度内复系数相关性建模,并按最小错误率贝叶斯决策规则进行分类和状态标识;再把复系数尺度内状态标识与复小波域隐马尔可夫树相结合,从而实现降噪功能。实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上优于传统的滤波方法,能有效地抑制噪声的同时,对图像边缘具有较好的保护能力。     

复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．     

小波域HMT模型参数的快速估计及其在图像降噪中的应用

小波域隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree，HMT)模型可以很好地刻画尺度内与尺度间小波系数的相关性，但模型参数的训练过程复杂，计算量大。针对这个缺点，提出了一种不经训练的HMT模型参数快速估计方法。该算法首先用一种自适应阈值将每个子带小波系数分成不同的类，然后分别对每类进行统计，这种统计是局部的，因而有很好的局部自适应性，最后模型参数可以利用这些局部的统计特性来描述。将估计出的参数模型运用到图像降噪中，实验结果表明这种快速估计的HMT参数模型不仅可以大大提高计算速度，降低计算复杂度，而且从峰值信噪比和主观视觉效果上都不逊于传统的经过迭代训练的HMT模型降噪算法。     

基于复方向滤波器组和HMT的图像去噪

提出一种基于金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)分解系数模的HMT模型,该模型结合PDTDFB理论、复数的模和HMT的特点,利用PDTDFB对图像分解后复系数的模建立HMT模型,由EM算法训练模型获得去噪后的模,恢复复系数、重构图像。实验结果证实,与其他几种典型的去噪算法定性比较,该模型去噪效果有不同程度的提高,更好地保留了图像的边缘信息。     

Extended Shearlet HMT Model-Based Image Denoising Using BKF Distribution

Images are often corrupted by noise in the procedures of image acquisition and transmission. It is a challenging work to design an edge-preserving image denoising scheme. Extended discrete Shearlet transform (extended DST) is an effective multi-scale and multi-direction analysis method; it not only can exactly compute the Shearlet coefficients based on a multiresolution analysis, but also can represent images with very few coefficients. In this paper, we propose a new image denoising approach in extended DST domain, which combines hidden Markov tree (HMT) model and Bessel K Form (BKF) distribution. Firstly, the marginal statistics of extended DST coefficients are studied, and their distribution is analytically calculated by modeling extended DST coefficients with BKF probability density function. Then, an extended Shearlet HMT model is established for capturing the intra-scale, inter-scale, and cross-orientation coefficients dependencies. Finally, an image denoising approach based on the extended Shearlet HMT model is presented. Extensive experimental results demonstrate that our extended Shearlet HMT denoising approach can obtain better performances in terms of both subjective and objective evaluations than other state-of-the-art HMT denoising techniques. Especially, the proposed approach can preserve edges very well while removing noise.     

复Daubechies小波域HMT模型Bayesian图像去噪*

提出了基于复Daubechies小波域隐马尔可夫树(SDW-HMT)模型Bayesian图像去噪算法,由于SDW小波是紧支撑、对称、正交小波,且具有近似线性相位,将其与HMT模型结合,能够更加准确地刻画小波系数的统计特征,在Bayesian图像去噪中获得很好的效果,仿真实例显示了所提算法的有效性。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的图像复原

从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法,小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度减小而指数衰减的特性,由于小波域HMT模型准确刻画了自然图像小波变换的统计特性,该文算法以此作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用最速下降法对其进行求解,同时,提出了一种规整化参数和HMT模型参数的自适应选择方法,实验结果表明,基于小波域HMT模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有明显的提高。     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。