一种基于各向异性扩散的图像处理方法

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程（PDE）和基于纹理合成的修复方法。在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复。在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息。通过数值实验也表明该方法的有效性。     

基于偏微分方程的肉品图像去噪对比研究

肉品中含有水分,或者切割过程中产生的脂肪碎屑或结缔组织,其可见光图像容易产生噪声。基于偏微分方程模型的算法去噪同时能够保持图像的某些特征,常见的有Perona-Malik模型、全变差ROF模型、Y-K四阶模型。通过对Lena图像加入高斯噪声和椒盐噪声,对比了三种模型的信噪比、方法噪声及运算时间。在此基础上,以猪肉图像为去噪对象,比较三种算法的性能。结果表明:ROF模型在去除噪声的同时,保持细节的能力强于其他两种模型,YK四阶偏微分方程模型能够去除噪声,但是图像模糊。去噪效果最差的是P-M模型。     

复小波域维纳滤波与偏微分扩散相结合的图像去噪方法

针对图像噪声的去除,提出了一种基于复数小波域上的多方向窗维纳滤波与偏微分方程保持边缘细节相结合的方法。针对小波域维纳滤波的方向性差,去噪后图像容易产生哑铃效应,该方法首先进行双树复数小波变换,集中6个方向上的图像信号能量,之后,再在该6个方向上进行方向维纳滤波,对图像进行初步去噪,再以此引导偏微分方程中的扩散函数,实现各项异性进行扩散,最大限度地在保持图像细节的同时,去除噪声。实验结果表明,该方法的峰值信噪比,以及视觉质量都较复小波去噪或各项异性非线性扩散去噪方法有明显的改善。     

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。     

PDE模型在声纳图像去噪中的应用研究

偏微分方程方法在光学图像去噪中已有很多成功的应用,但用于声纳图像去噪的情况还不多见。针对声纳图像受噪声污染严重的问题,将偏微分方程原理引入到声纳图像去噪中,重点讨论了两种偏微分方程模型:ROF模型和四阶扩散模型。基于这两种模型对声纳图像进行去噪处理,仿真实验证明了偏微分方程去噪算法的有效性,并对比分析了两种模型的去噪性能。ROF模型适用于低信噪比条件下的声纳图像处理,而四阶扩散模型在高信噪比条件下,能够很好地保持图像边缘,但当噪声污染严重时,其去噪后的SNR比ROF模型去噪低了近10 dB,不利于声纳图像处理。     

融合偏微分方程和中值滤波的图像去噪模型

针对基于偏微分方程(PDE)的图像去噪模型不能有效地去除脉冲噪声,并且低阶偏微分方程在去噪的同时会出现“块效应”现象的问题,提出一种融合偏微分方程和自适应中值滤波的图像去噪模型。该模型通过对图像梯度的分析,在梯度变化剧烈区域和梯度变化微小区域利用二阶模型去噪以提高去噪效率;而在梯度渐变区域利用四阶模型平滑图像以避免出现“块效应”现象。同时,利用脉冲噪声梯度值远大于边缘梯度值的特点,定位脉冲噪声所在区域,在该区域利用自适应中值滤波消除脉冲噪声。该方法能有效去除脉冲噪声,保护图像边缘并消除“块效应”现象,同时提高了去噪效率。实验表明了该模型的有效性。     

基于45N度旋转梯度等模算子偏微分方程去噪模型

传统的二阶中值曲率扩散模型(MCM)在去噪时虽然能有效地保持图像的边缘,但是在平滑区域却产生阶梯效应,以及过度扩散的现象.四阶偏微分方程模型(LLT)在去噪的同时虽能有效地抑制二阶偏微分方程产生的阶梯效应,能很好地保持图像的纹理信息,但却过多地损失了边缘信息.为了避免以上去噪过程中存在的问题,利用归一化的45N度旋转梯度等模算子作为权重,提出了传统的二阶中值曲率扩散模型(MCM)和四阶偏微分方程去噪模型(LLT)自适应的混合模型,使得它们在有效去除图像中噪声的同时,也能很好地保持图像的边缘和纹理细节信息.实验结果证实了所提出的模型的有效性.     

SAR图像斑点噪声整体变分偏微分方程滤波算法研究

SAR图像固有的斑点噪声严重影响了图像的判读和后续处理,因此抑制SAR图像斑点噪声显得尤其重要。一个良好的斑点噪声抑制算法应该在降低斑点噪声的同时,能很好地保持图像的细节特征,但现有的去噪算法没有一种能够完美地解决这个问题的。本文基于SAR图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,将整体变分偏微分方程用于去除斑点噪声。根据整体偏微分方程建立了去噪模型,并分析了模型的性能和参数选择的重要性。通过实验验证了该算法的有效性,并以峰值信噪比（PSNR）为评价准则,利用多项式拟合方法选择了最优参数。引入边缘保持指数(EPI),与其他滤波算法比较,本算法在去除噪声的同时较好地保持了边缘。     

基于偏微分方程的误差分散逆半调改进算法

结合误差分散半调噪声特征,提出一种基于偏微分方程的逆半调改进算法。通过研究偏微分方程的去噪原理,以3次B样条函数作为扩散函数,采用迭代求解偏微分方程的方法估计逆半调图像,计算每次迭代前后图像梯度模值的增量以确定平滑度的调节参数,解决偏微分方程在应用中的参数选择自适应问题。实验结果表明,该算法在图像整体平滑度和细节保持能力上都具有较好的效果。     

一种基于PDE的图像复原模型

给出了图像处理中去除乘性噪声的一种方法,详细阐述了乘性噪声的全变分复原模型的构造,用变分法得到了与之相应的偏微分方程,并用直接差分法对该模型进行数值仿真.实验结果表明,本文给出的方法不仅去噪效果良好,而且能很好地保持图像的边缘纹理特征.