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针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。 相似文献
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郭圣文 《中国图象图形学报》2008,13(2):209-213
由于超声图像中的斑点严重影响了图像质量,也增加了临床诊断与治疗的困难,因此对于噪声图像,往往要先用高斯卷积对图像进行一定的平滑,再通过求微分来检测边缘。为了更好地滤除超声图像中的斑点,通过构造基于高斯卷积的结构张量,并将其引入到各向异性扩散方法中,实验结果表明,这种新的各向异性扩散方法不仅能有效地抑制斑点噪声,而且能检测并保留图像边缘与细节特征。 相似文献
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基于J.Weickert的各向异性扩散模型,针对模型处理结果中出现的条纹效应,给出了新的方向扩散系数,从而有效地消除了条纹效应。并采用新的预处理滤波器与其进行比较,实验表明:改进后的方法既能有效地消除噪声,又能很好地保持细节特征,可以得到较为满意的峰值信噪比。 相似文献
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图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前有很多图像修补算法对于灰度图像的修补已经取得了很好的修补效果,但存在着时间消耗大和应用到彩色图像修补中时修补效果不理想的缺点。将相关扩散方程引入到图像修补中,并进行改进,使得图像的修补效率和修补效果都得到了有效提高,而且可以很自然地应用到彩色图像修补中。大量的实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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数字破损图像的非线性各向异性扩散修补算法 总被引:6,自引:1,他引:6
首先从局部坐标角度分析整体变分(TV)模型与p-Laplace算子的物理意义,从本质上说明p-Laplace算子的扩散性能优于TV模型,进而提出一种基于p-Laplace算子的图像修补算法.该算法利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充受损区域.与TV修补算法相比,文中算法能快速收敛,并达到更好的修补效果,其综合性能优于TV修补算法. 相似文献
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基于小波框架的盲图像修复研究 总被引:1,自引:1,他引:0
图像修复是恢复给定图像中丢失或损坏的像素的技术,目前的方法需要知道像素的先验信息。但在部分应用领域,无法获得先验信息,需要对图像进行盲修复。提出了一种不需要先验信息的盲图像修复模型。该模型基于小波紧框理论并集合优化理论实现图像的盲修复,其优化问题的求解利用分裂布雷格曼算法。实验表明,该方法能有效地修复受损的图像。 相似文献
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为了解决当前基于PDE技术的图像修复算法采取了各向同性扩散,且没有考虑到损坏区域周边参考点的影响,使其修复图像存在不连续边缘与纹理模糊,降低了其视觉质量等不足,本文设计了紧密度系数耦合非线性各向异性扩散结构张量的图像修复算法。基于完好像素点与受损点之间的距离,构造紧密度系数计算模型;基于 技术,将结构张量嵌入其中,构造新的扩散速度模型,使其只沿着等照度曲线方向扩散,将从损坏图像中提取的掩码信息传播至受损区域,完成图像修复。仿真结果显示:与基于PDE技术的图像修复机制相比,本文算法具有更佳的修复质量,较好地保持了图像细节信息,无模糊效应;且修复图像的PSNR值最高。 相似文献
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借助结构张量具有表达图像局部结构的性质,提出一种改进的区域填充图像修补方法.通过结构张量可以使图像的任意像素点的各个色彩分量获得一致的进化方向,其特征向量主导的目标块填充次序使得信息传播方式具有各向异性的特点.在真实自然图像上移除巨大目标物的比较实验表明:文中方法比Criminisi的基于样例修补目标移除方法具有更合理的、视觉上更真实的修补效果. 相似文献
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曲率驱动的基于亥姆霍兹涡量方程的图像修复模型 总被引:1,自引:0,他引:1
图像修复模型根据已知区域信息自动修复目标区域,且保证修复后的图像满足人眼视觉系统的要求,目标区域轮廓自然.理论分析证明,流体力学中无粘亥姆霍兹涡量方程可以实现图像修复.根据曲线和曲面运动方程,使用曲率驱动亥姆霍兹修复模型中的等照度线传输方向.曲率是图像几何特征作用的结果,所以新模型可以很好地保持图像中的线性特征.图像中涡量为平滑程度的度量,二维图像域中涡量具有扩散性,对涡量方程的结果做各向异性扩散,使等照度线间的图像信息交互.亥姆霍兹涡量方程修复模型中的各个参数及扩散过程是涡量扩散性和耗散性以及图像几何特征作用的结果,扩散后的修复模型稳定且不存在错误的传输方向.理论和实验证明了曲率驱动的亥姆霍兹涡量方程模型在图像修复中的有效性. 相似文献
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基于P-Laplace算子的小波域图像修补模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究如何利用不完整的小波系数来恢复原始图像. Chan, Shen 和 Zhou 已经提出了一种基于整体变分 (total variational, TV) 模型的小波域图像修补算法. TV 模型的主要优点是可以保持图像的边缘, 但该模型在平滑区容易产生阶梯效应, 使图像的修补效果不是很理想. 为了克服这个缺陷, 本文首先从局部坐标角度分析了TV模型与p-Laplace算子的物理意义, 从本质上说明了 p-Laplace 算子的扩散性能优于 TV 模型.然后给出了一种基于 p-Laplace 算子的小波域图像修补模型. 该模型不仅有效降低 TV 模型引入的阶梯效应, 而且能保持图像的边缘, 用较少的运算量得到比 TV 模型更好的修补效果. 实验结果表明, 该模型在运算时间和修补效果上都具有更好的综合性能. 相似文献