一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

图像可以看作是一个曲面,描述曲面上某点相对于球面的弯曲程度可以用高斯曲率.提出用高斯曲率来定义在图像上的能量泛函,并得到相应的欧拉方程,利用梯度下降法推出基于高斯曲率的高阶各向异性扩散方程.进而根据小波收缩与各向异性扩散等价性框架,提出一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法.实验表明,此算法在去除噪声的同时能够很好地保持高频特征和边缘形状.     

各向异性小波收缩用于图像分割

已经证明2维情况下一般各向异性扩散与HAAR小波收缩在一定条件下是等价的,基于此等价性的各向异性小波收缩结合了小波收缩与各向异性扩散两种方法的优势。将各向异性小波收缩用于多尺度图像分割,提出一种对多尺度各向异性扩散分割方法的改进方法——多尺度各向异性小波收缩图像分割算法。该算法利用各向异性小波收缩对图像中像素灰度值进行扩散,在尽可能保持边缘的情况下,使同质区域内相邻像素灰度随尺度数增加趋于相同,构造基于尺度的空间栈,从而完成对目标的分割,是一种非监督图像分割方法。对比实验结果表明,该算法在有效处理区域内部不一致性的同时,能够准确地定位目标边缘,实现同质区域的融合,完成分割任务,且该算法收敛速度高于多尺度各向异性扩散分割方法。     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

基于小波和四阶各向异性扩散的MLEM低剂量CT重建算法

在低剂量计算机断层扫描CT(computed tomography)重建算法中,传统的最大似然期望最大MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)算法随着迭代次数的增加会出现棋盘效应而不能有效地抑制噪声。针对上述问题提出一种基于小波收缩和四阶各向异性扩散相结合的MLEM低剂量CT重建算法。该算法结合小波收缩和各向异性扩散的优点,在每次迭代中,对MLEM重建算法处理后的图像进行离散平稳小波分解,在小波域的高频部分进行小波收缩,低频部分使用降噪效果优质的四阶各向异性扩散进行消噪,最后残留的脉冲噪声点通过中值滤波器进行处理,从而进一步优化图像。仿真实验结果表明,该算法可以有效地去除低剂量CT图像的噪声,且在保持图像边缘和细节信息方面有很好的表现,从而获得高抗噪性能的图像。     

基于小波收缩与非线性扩散的去噪算法

分析小波收缩与非线性扩散之间的内在关系并证明两者的等价性。根据等价性的特点构造新的扩散方程,提出一种基于改进的非线性扩散与二维小波收缩的混合图像去噪算法。实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法在计算复杂性和去噪效果方面的综合性能 较优。     

基于异性扩散方法的数字图像水印研究

基于人类视觉系统的特性,提出一种结合各向异性扩散和小波域的数字水印算法。根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,首先对原图像进行各向异性扩散,在其小波分解高频区域求解噪声敏感模型,确定水印嵌入合适位置,最后把水印信息嵌入到原图像的小波域的等同位置。实验证明了算法在保证水印不可见性的同时,具有较好的鲁棒性。运用各向异性扩散方法的结果也提高了水印方法的安全性。     

基于ROAD和小波收缩的MLEM低剂量CT重建算法

针对低剂量CT(Computed Tomography)重建图像质量退化的问题,提出一种基于小波收缩和绝对差值排序各项异性扩散的MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)低剂量CT重建算法。算法在每次迭代中首先采用MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建。由于各项异性扩散对噪声敏感,所以算法先对重建后的图像进行小波变换,再在更稳定的低频小波域进行基于绝对差值排序的各项异性扩散处理,对小波高频系数进行软阈值降噪处理。然后将降噪处理后的系数进行小波反变换,得到降噪后的图像。最后使用中值滤波对图像进行处理,从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,与其他几种常用重建算法相比,该算法重建的图像信噪比更高,归一化均方误差更小,处理后的图像更清晰,即可以在抑制噪声的同时,较好地保持图像的边缘和细节信息。     

基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法

为进一步提高图像质量,提出一种基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法。给出二维高密度离散小波变换的分解与重构快速算法,通过该算法对图像进行多尺度分解,利用相邻尺度小波系数相关性对各层小波系数进行双变量收缩阈值处理,重构降噪后的图像。实验结果表明,与其他常用小波降噪方法相比,该方法能进一步提高图像降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节。     

基于高阶阈值函数与小波包的混沌信号降噪

针对混沌信号小波降噪法中,高频段频率分辨率较差,且对小波分解系数所广泛采用的硬、软阈值量化方法存在着局限等问题,给出一种基于新型高阶阈值函数的混沌信号小波包降噪法。该方法采用小波包方法能够对小波分析中没有细分的高频部分进一步分解,保留了有用的高频信息,从而具有更加精确的局部分析能力;且所采用的阈值函数连续光滑,在噪声小波系数和混沌信号小波系数之间存在一个平滑过渡区,更符合信号的连续特性。仿真对比实验表明：与软阈值降噪法以及半软阈值与小波包降噪法相比,该方法对混沌信号的降噪效果明显,信噪比(SNR)有3.7~7dB的显著提高。     

多小波在振动信号降噪中的应用

发动机是一个复杂的机械动力系统,为了通过振动信号来判断发动机的状态,可通过传感器采集发动机振动信号,进行故障诊断,必须对其原始信号进行降噪预处理。传统的小波降噪一般选取单小波,由于多小波可同时具有正交性、紧支撑性、对称性和高阶消失矩特性,比单小波更具优势。针对GHM多小波降噪,讨论了两种预处理方法;对仿真信号分别进行了多小波、db4小波软阈值降噪,实验结果表明多小波具有更好的降噪效果;最后将多小波应用于飞机发动机振动信号降噪中,取得了良好效果,为发动机状态监测与故障诊断提供了一种可行的信号处理方法。     

基于状态权的小波边缘检测算法

提出了一种基于小波变换和各向异性扩散的图像多尺度边缘检测方法。对噪声图像进行小波变换,得到高频和低频小波系数。对高频小波系数归一化后进行各向异性扩散得到状态权,把该权值作用在原高频小波系数上,得到了既去除噪声又保持结构不变的小波系数。对低频小波系数直接用小波阈值方法去噪,利用小波系数模极大值法对去噪后的高频和低频小波系数进行边缘检测,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该边缘检测方法由于结合了小波和各向异性扩散方法,从而有效地抑制了噪声,得到了连续、清晰的边缘。     

一种基于小波子带各向异性扩散方程的图像平滑方法

根据小波变换对图象的多分辨率表示的同时将不同边缘归结到不同的小波子带,文章提出了将改进的退化扩散方程结合图象的不同小波子带的图象平滑方法。这样,对高频子带,扩散方向由子带方向确定,扩散速度由梯度幅值和二阶导数决定; 而在灰度变化不大的低频子带,采用传导系数为常数的热方程进行平滑。实验证明,该方法在对图象进行平滑的同时,较好地保留了图象的线条边缘特征和角点特征,同时算法复杂性大为降低。     

基于各向异性双变量收缩的含噪图像融合

针对含噪图像的融合问题,基于各向异性双变量收缩提出了一种图像融合的新算法。在小波域内,对高频子带进行各向异性双变量收缩以压缩噪声,对收缩系数进行模值选大融合,对低频子带进行算术平均融合,对融合系数进行逆变换获得融合图像。对多聚焦图像及红外与可见光图像的融合结果进行主客观性能评价表明,所提出的方法可以更好地保留源图像的细节信息,并有效抑制噪声。     

同向平均梯度的各向异性扩散模型

遥感图像成像过程中经常会产生包括高斯噪声和椒盐噪声的图像噪声,这些噪声在很大程度上降低了图像的清晰度,影响了图像的实际应用。如何在有效的去除图像噪声的同时又能够很好的保留图像的纹理信息,成为遥感图像去噪追求的目标。针对林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程存在的不足,提出一种基于同向平均梯度值的各向异性扩散去噪模型,该模型克服了林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程无法去除强高斯噪声和椒盐噪声的不足,在有效去除遥感图像噪声的同时,很好的保持了图像的边缘和纹理信息。实验结果表明,提出模型的稳定性和有效性,并且去噪后的图像信噪比较林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程分别提高了24 dB。     

基于Mallat-Zhong离散小波变换小波的超声图像各向异性扩散抑噪方法

针对传统各向异性扩散方法在超声图像散斑噪声抑制中存在的噪声抑制不充分与边缘特征保持不足的问题,提出一种基于Mallat-Zhong离散小波变换(MZ-DWT)小波的散斑噪声抑制方法。该方法将MZ-DWT小波分析与期望值最大化(EM)算法作为图像中均匀区域与边缘区域的鉴别因子,使扩散系数能够更准确地控制扩散强度与扩散速度,从而达到充分抑制噪声和保护边缘的目的。实验结果表明,所提方法在有效抑制散斑噪声的同时,更好地保持了图像细节信息,其性能优于传统各向异性扩散方法。     

基于图像局域特性的小波收缩去噪算法

传统的小波收缩去噪算法采用单一的阈值，它没有考虑到小波系数的类聚性，图像中重要小波系数类聚的局部具有重要的奇异特性，应降低阈值以保留图像的边缘；反之含有不重要小波系数的局部应提高阈值以消除更多的噪声，因此该文提出了一种基于图像局域特性的小波收缩自适应阈值去噪算法，这种算法根据图像局部的奇异性大小，选择适当的阈值进行去噪。实验结果表明，相对于传统的单一阈值去噪算法来说，新的算法可使滤波后图像的峰值信噪比有所提高，在一定程度上克服了单一阈值去噪算法无法滤除高质量图像中噪声的缺陷。     

An improved image denoising model based on the directed diffusion equation

By substituting an anisotropic diffusion operator for the isotropic Laplace operator in the directed diffusion equation, adding two different coefficients in the two diffusion terms, and choosing the image denoised by soft wavelet shrinkage as the initial approximate image, an improved directed diffusion equation model is proposed. Experiments show that the new model can solve the problem that edges and details will be rapidly blurred during the diffusion process in the directed diffusion equation.