一种改进的各向异性全变差去噪模型

全变差(TV)正则化模型是最经典的去噪模型,利用分裂的Bregman迭代算法可以简单有效地求解该模型。结合TV-L1模型和OSV模型,提出了一种改进的各向异性全变差去噪模型,并且利用分裂的Bregman迭代算法进行求解。通过数值实验可以看出改进的模型保护了恢复图像的边缘,突出了几何特征和纹理,使其更加清晰,去噪效果比原模型有所提高。     

基于滤波器的局部自适应全变分图像去噪模型

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验结果表明,同传统的全变分图像去噪模型相比,该局部自适应全变分模型在消除噪声的同时能很好地保持图像的边缘轮廓和纹理等细节特征,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。     

基于自适应正则化的全变分去噪算法

Stanley Osher和Martin Burger提出的基于Bregman距离的迭代正则化全变分去噪算法运算速度较快,但是应用于图像去噪时,没有考虑不同区域的灰度分布特性,从而容易导致纹理等重要信息丢失或模糊的缺陷.针对这一现象,提出了一种基于自适应正则化的全变分去噪算法.论文对Osher的去噪模型中的全局正则化参数进行改进,给出了一种根据图像中不同区域的灰度分布特性,自适应选取正则化参数的方法.该算法可以保留图像的边缘和纹理细节信息.实验结果证实了所提算法的有效性,其信噪比较原有方法至少提高1.0 dB以上.     

一种基于形态学的小波自适应去噪算法

针对常规的去噪算法会引起图像边缘模糊,而在保留和增强图像边缘时又会影响图像的去噪效果的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法,利用多种结构元复合形态滤波器对噪声图像预处理,然后对处理后的图像采用小波自适应阈值进行二次滤波去噪,最后对图像进行重构得到去噪后的图像.实验表明,该算法能对受不同程度、类型的噪声污染的图像进行有效地的处理,并且在去噪时能保持更多的图像边缘.     

基于变分PDE的非线性数字混合滤波器

从局部扩散角度分析了经典变分PDE复原模型的不足,给出一种基于全变差模型和调和模型的混合图像复原模型,并导出了相应的数字混合滤波器.该滤波器可以根据图像的局部梯度特征自适应选取滤波器系数,能在去噪的同时保留边缘,并削弱平滑区域的阶梯效应,具有较好的综合性能.针对该混合滤波器,还设计出相应的图像修补和放大算法.大量仿真实验表明,该滤波器可以很好地应用于图像的去噪、修补和放大.     

基于曲率差分的自适应全变分去噪算法

针对整体变分(TV)修复模型易受到梯度的影响而且常常会丢失图像细节信息的缺点,提出了一种基于曲率差分的自适应全变分去噪算法。在联合非线性各向异性扩散滤波器和冲击滤波器对含噪图像做预处理的基础上,通过自适应方式调节正则项和保真项的权重系数,该算法能同时兼顾边缘保留和图像平滑去噪。仿真实验结果表明:与现有的去噪算法相比,该算法在不同强度的脉冲噪声下可以将峰值信噪比提升14%以上,同时将归一均方误差降低43%以上。     

去除乘性噪声的重加权各向异性全变差模型

恢复含乘性噪声的图像是当前图像处理的重要研究课题. 本文提出基于迭代重加权的各向异性全变差(Total variation, TV)模型. 新模型中, 假定乘性噪声服从Gamma分布. 正则项采用加权的各向异性全变差, 其中, 自适应权函数由期望最大(Expectation maximization, EM)算法得到. 新模型在有效去噪的同时, 较好地保留了图像的边缘和细节信息, 同时能够有效地抑制"阶梯效应". 数值实验验证了新模型的效果.     

一种分类迭代保边缘图像去噪算法

针对图像处理过程中去噪与保边缘这一矛盾,提出了一种分类迭代保边缘的图像去噪算法。该算法充分考虑到不同密度的脉冲噪声产生的噪点分布特性,将噪声分为连续性噪声和非连续性噪声,采用大小不同的2~3个模板对原始图像迭代运算,进行噪声点恢复。利用该算法对添加有不同密度噪声的图像进行处理,结果表明,该算法在有效恢复噪声点的同时,能够很好地保留图像边缘细节信息,解决了传统算法存在滤波和保边缘的矛盾冲突,与传统滤波算法比较,该算法的峰值信噪比及去噪后图像与原图像的整体相似程度均优于传统算法。     

Bregman交替迭代遥感图像复原方法

针对多种退化因素的遥感图像复原问题,提出一种基于Bregman迭代的遥感图像消除不规则采样、去模糊和去噪总变差复原方法。在此基础上,结合非局部正则化方法,提出一种自适应计算非局部均值滤波器参数的方法。求解时使用交替最小化方法将复杂的复原问题分割为两个容易求解的子问题。实验结果表明,本文方法比其他基于Bregman迭代的方法收敛速度快、复原效果好,且加入非局部正则化后具有更好的纹理细节信息保持能力。     

基于二阶广义全变差正则项的模糊图像恢复算法

针对图像去模糊问题, 采用二阶广义全变差作为修复图像的正则项构建恢复模型, 并针对重建模型的高阶与非光滑特性, 给出了基于分裂Bregman 迭代的快速算法. 实验结果表明, 该模型和数值算法能够较好地恢复被噪声和模糊污染的图像, 同时可以很好地保留图像的纹理和细节信息.     

紧框架域混合正则化模型在图像恢复中的应用

目的 有界变差函数容易造成恢复图像纹理信息丢失,并产生虚假边缘,为克服此缺点,在紧框架域,提出一种保护图像纹理信息,抑制虚假边缘产生的混合正则化模型,并推导出交替方向迭代乘子算法。方法 首先,在紧框架域,对系统和泊松噪声模糊的图像,用Kullback-Leibler函数作为拟合项,用有界变差函数半范数和L₁范数组成混合正则项,二者加权组成能量泛函正则化模型。其次,分析混合正则化模型解的存在性和唯一性。再次,通过引入辅助变量,利用交替方向迭代乘子算法,将混合正则化模型最小化问题分解为4个容易处理的子问题。最后,子问题交替迭代形成有效的优化算法。结果 紧框架域混合正则化模型有效地克服有界变差函数容易导致纹理信息丢失、产生虚假边缘的不足。相对经典算法,本文算法提高峰值信噪比大约0.10.7 dB。结论 与其他图像恢复正则化模型相比,本文算法有利于保护图像的纹理,抑制虚假边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,适用于恢复系统和泊松噪声模糊的图像。     

医学图像的快速最优化边缘检测

在医学图像的目标识别和三维显示过程中，边缘检测是十分重要的一环，检测的准确性将直接影响以后续的治疗，虽然现在已有许多边缘提取算法，但这些方法用于医学图像分割时委能同时满足速度快、最优化以及所检测边缘连接甚至封闭等要求，本文提出一种基于动态规划的边缘检测的快速算法，在算法中采用局域窗技术加快搜索速度，由分段搜索自适应地实现快速最优化且连续的目标边缘检测，算法在模型图像及医学图像中实施，取得了满意的效     

一种脉冲噪声图像复原算法

针对被脉冲噪声污染的观测图像提出了一种基于自相似灰度校正的自适应图像复原算法．该算法首先用有选择的中值滤波器对脉冲噪声进行抑制，然后利用图像的自相似性对像素值进行校正以克服中值滤波器造成的图像局部区域像素相关性增加对图像复原处理产生的不利影响．用规整化方法进行图像复原处理，并且使用在灰度校正过程中得到的竞争因子对图像局部区域的统计量进行加权来产生规整化参数，并使其在迭代过程中自适应的更新．实验结果表明，该算法获得的复原图像具有良好的客观评价指标和主观视觉效果．     

自适应正则MAP的CT图像重建方法研究

提出了一种基于自适应正则最大后验概率估计(MAP)的计算机断层(CT)图像重建方法,该方法可以自适应地选择正则化参数,并充分利用每一次迭代的重建结果的信息,不断对其进行更新,通过多次迭代得到最终的重建图像。通过对头部模型的一个切片进行仿真实验,验证了该方法的可行性。用实际实验数据,与传统的方法、最大似然期望(ML-EM)算法和滤波反投影(FBP)算法相比较,表明该方法适用性较强,能较好地保持图像的边缘信息,而且图像的信噪比较高。     

一种基于局部符号差能量的非局部分割模型

针对灰度非均匀的图像,提出一种基于局部符号差能量的非局部图像分割模型。该模型包含基于局部符号差能量的数据驱动项和非局部全变分正则项,具有局部可分离性和全局一致性的特点。由于本文模型是凸的,因此在数值实现上可以采用split-Bregman迭代算法,具有较快的运算速度。同经典的基于局部区域的主动轮廓分割模型相比,该方法具有以下优点:(1)该模型受初始化的影响很小;(2)采用split-Bregman迭代算法,运算速度更快;(3)能够对具有细密纹理和具有弱边缘目标的图像进行正确分割。实验结果表明,该模型对灰度非均匀图像能够进行较准确的分割,相比其他模型具有更好的鲁棒性。     

Adaptive multi-scale AMSS operator for quality detection of silks

In order to de-noise the silk images corrupted by various noises, a new improved filter based on affine morphological scale space (AMSS) equation was proposed. In this new operator both the adaptive idea and scale space were fused into partial differential equations. Scale parameters were changed adaptively according to the presence or absence of noise in image which was detected by directional gradient operators with four templates. A new evaluating criterion was constructed to test the performance of the improved AMSS operators. Two parameters based on mean square error and minimum absolute error could be acquired to evaluate the effect of keeping edge information and the ability of smoothing noise. Experimental results illustrate that this improved operator can efficiently keep edge information, and the de-noising performance is more effective than other methods for the image with multi-noise.     

自适应的低照度图像增强变分模型

针对低照度图像具有低对比度、强噪声等问题，提出了一种自适应的低照度图像增强变分模型。根据亮度分量初步估计低照度图像取反之后图像的透射率，并利用Retinex算法进行细化，以丰富图像的细节。为了抑制噪声的放大且保持边缘信息，根据亮通道先验原理和局部方差构建权重，自适应地调节正则化参数。采用交替迭代最优化方法求解包含透射率和恢复图像的能量泛函得到最优解。实验结果表明，该模型可有效地增强低照度图像，且能保留更多的图像细节、抑制噪声放大，相比于[l1]范数正则化方法，图像尺寸越大，该模型计算效率越高，计算时间优势越明显。