基于context模型的contourlet域图像去噪

在分析contourlet域系数分布特征的基础上提出了一种基于context模型的contourlet域图像去噪算法。算法的关键点在于:基于contourlet变换系数的分布特性,确定合适的去噪门限;利用context模型建立图像contourlet变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的门限去噪。实验表明,本方法能较好地去除图像噪声,在提高去噪图像PSNR值和改善主观视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

非平稳环境下基于小波变换的图像去噪

传统的图像去噪算法往往仅对平稳或缓慢变化的噪声有效,且残留的图像噪声较大。对此,研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及它们的小波变换模极大值随尺度的变化大小不同,运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小,完成了图像去噪。实验结果表明,对峰值信噪比较低的图像,该方法去噪后峰值信噪比比传统方法的高,并且保留了较多的图像细节,同时对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

基于粒子群优化的Shearlet自适应图像去噪

研究Shearlet变换域图像去噪阈值选取的问题,提出Shearlet变换域图像去噪自适应阈值选取方法.该方法根据Shear-let变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用粒子群优化算法自适应地确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适应去噪.仿真实验表明,该方法能有效滤除图像的噪声,较好地保留图像的边缘信息.同时,去噪后图像具有更高的峰值信噪比(PSNR).     

基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好,图像细节清晰度不够高,甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象,文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性,确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值,然后结合恰当的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法运算量较小,能有效去除高斯白噪声,进一步提高峰值性噪比,同时能够很好地保留图像细节信息。     

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。     

基于稀疏重构框架下剪切波的SAR图像去噪

SAR图像很容易被乘性噪声多污染,进而影响SAR图像后序的分析与处理。本文中提出了一种基于剪切波稀疏编码的SAR图像移除乘性噪声的新模型。首先通过压缩感知理论建立SAR图像去噪模型;其次通过剪切波变换获得剪切波系数,每个尺度的系数视为一个单元;对于每个单元,通过剪切波域的贝叶斯估计对稀疏系数进行迭代估计。重现的单元最后结合起来构造去噪后的图像。SAR图像去噪效果显示了该算法有良好的表现性,对噪声具有鲁棒性;本文提出的算法不仅有较好的去噪效果,而且还保存了更多的边界信息。     

基于Contourlet域的SAR图像去噪算法

从SAR图像斑点噪声特性和Contourlet变换系数的统计特点出发,将Contourlet变换与二元收缩去噪模型相结合,提出一种新的基于Contourlet变换的SAR图像去噪方法。对于高分辨率SAR 图像,该算法能更有效地去除SAR图像上的斑点噪声。     

基于循环检测的气动退化图像混合域去噪算法

气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。     

基于二阶导数算子与小波变换的图像去噪

二阶导数算子噪声定位的图像去噪法对椒盐噪声有很强的去噪能力,但对高斯噪声去噪效果较差,基于小波变换的图像去噪法能有效去除高斯噪声,但几乎不能去除椒盐噪声。针对上述问题,采用二阶导数算子降噪与小波变换去噪相结合的方法对图像去噪,利用2种方法进行优势互补,能较好地去除椒盐、高斯噪声和椒盐-高斯混合噪声,降低选择阈值的难度,有利于提高图像去噪精度。实验结果表明,该算法是有效可行的。     

基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪

根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法。该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不同的阈值方法进行去噪。实验表明,方法能较好地去除图像噪声和保留图像边缘细节信息,在提高去噪图像信噪比值和改善视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

Image denoising in contourlet domain based on a normal inverse Gaussian prior

This paper presents a new image denoising algorithm based on the modeling of contourlet coefficients in each subband with a normal inverse Gaussian (NIG) probability density function (PDF). This PDF is able to model the heavy-tailed nature of contourlet coefficients and the local parameters model the intrascale dependency between the coefficients. Within this framework, we describe a novel method for image denoising based on designing maximum a posteriori (MAP). Furthermore, the cycle spinning algorithm is employed to modify the Gibbs phenomenon around edges caused by the lack of translation invariance of the contourlet transform. Experimental results prove that the new method can remove Gaussian white noise effectively, reserve image edges better and enhance the peak signal-to-noise ratio.     

应用小波系数GSM统计模型的混合傅里叶-小波图像降噪

提出一种混合傅里叶-小波图像降噪算法,该算法的主要步骤是：先在傅里叶域中降噪,然后在小波域中滤除剩余的噪声。小波域中要滤除的是有色噪声,为了考虑有色噪声小波系数间的相关性,采用GSM（Gaussian scale mixture）统计模型描述图像小波系数的统计特性。实验证明该算法能有效提高降噪效果。     

改进的曲率滤波强噪声图像去噪方法

目的 医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法 本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果 针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法（ROF）和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1.67 dB和2.93 dB,SSIM分别平均提高0.29和0.26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论 根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。     

侧扫声呐图像的3维块匹配降斑方法

斑点噪声是影响侧扫声呐图像质量的主要因素,降斑处理对侧扫声呐图像的判别与分析非常重要。针对侧扫声呐图像自身特性和斑点噪声分布特点,提出一种基于3维块匹配(BM3D)的降斑方法。根据海底散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分布模型,然后通过高斯光滑函数幂变换将瑞利分布的噪声转化为高斯分布,通过对数变换将乘性噪声转变为加性噪声,再进行自适应的BM3D滤波,最后采用逆变换得到降斑图像。实验结果表明,该方法在降噪、边缘和纹理保持等方面均优于空间域、小波域、Curvelet域的一些降斑方法。     

局部均值噪声估计的盲3维滤波降噪算法

目的 图像在获取和传输的过程中很容易受到噪声的干扰,图像降噪作为众多图像处理系统的预处理模块在过去数十年中得到了广泛的研究。在已提出的降噪算法中,往往采用加性高斯白噪声模型AWGN（additive white Gaussian noise）为噪声建模,噪声水平（严重程度）由方差参数控制。经典的BM3D 3维滤波算法属于非盲降噪（non-blind denoising algorithm）算法,在实际使用中需要由人工评估图像噪声水平并设置参数,存在着噪声评估值随机性大而导致无法获得最佳降噪效果的问题。为此,提出了一种新的局部均值噪声估计（LME）算法并作为BM3D算法的前置预处理模块。方法 本文专注于利用基于自然统计规律（NSS）的图像质量感知特征和局部均值估计技术构建图像噪声水平预测器,并通过它高效地获得噪声图像中准确的噪声水平值。关于自然场景统计方面的研究表明,无失真的自然场景图像在空域或者频率域上具有显著的统计规律,一旦受到噪声干扰会产生规律性的偏移,可以提取这些特征值作为反映图像质量好坏的图像质量感知特征。另外,局部均值估计因其简单而高效率的预测特性被采用。具体实现上,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加不同噪声水平的高斯噪声构建失真图像集合,然后利用小波变换对这些失真图像进行不同尺度和不同方向的分解,再用广义高斯分布模型（GGD）提取子带滤波系数的统计信息构成描述图像失真程度的特征矢量,最后用每幅失真图像上所提取的特征矢量及对其所施加的高斯噪声水平值构成了失真特征矢量库。在降噪阶段,用相同的特征提取方法提取待降噪的图像的特征矢量并在失真特征矢量库中检索出与之类似的若干特征矢量及它们所对应的噪声水平值,然后用局部均值法估计出待降噪图像中高斯噪声大小作为经典BM3D算法的输入参数。结果 改进后的BM3D算法转换为盲降噪算法,称为BM3D-LME（block-matching and 3D filtering based on local means estimation）算法。准确的噪声估计对于诸如图像降噪,图像超分辨率和图像分割等图像处理任务非常重要。已经验证了所提出噪声水平估计算法的准确性、鲁棒性和有效性。结论 相对人工进行噪声估计,LME算法能够准确、快速地估算出任意待降噪图像中的噪声大小。配合BM3D算法使用后,有效提高了它的实际降噪效果并扩大它的应用范围。     

自适应残差图像的分数阶全变分去噪算法

目的 全变分（TV）去噪模型具有较好的去噪效果,但对于图像的弱边缘和纹理细节的保持不够理想。自适应分数阶全变分（AFTV）模型根据图像局部信息,区分图像的纹理区域和非纹理区域,自适应计算投影算法中的软阈值,可较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,但该方法当噪声增大时“阶梯”效应比较明显,弱边缘和纹理细节保持效果不够理想。针对该问题,提出一种改进的分数阶全变分去噪算法。方法 该算法在计算残差图像时,用分数阶全变分模型替代整数一阶全变分模型,并根据较精确的残差图像的局部方差区分图像纹理区域和平坦区域,使保真项参数的自适应选取更加合理,提高了算法的去噪性能。结果 针对3种不同类型的噪声图像,将本文模型与TV模型和AFTV模型进行对比实验,并采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评定去噪效果和纹理保持能力。对于高斯噪声图像,本文算法在PSNR方面比TV模型和AFTV模型分别可平均提高2.72 dB和1.38 dB,SSIM分别可平均提高0.047和0.020。对于椒盐噪声图像,本文算法结合中值滤波算法在PSNR和SSIM方面比传统中值滤波算法分别可平均提高1.308 dB和0.011。对于泊松噪声图像,本文算法在PSNR、SSIM方面与AFTV较接近,比TV分别可提高1.59 dB和0.005。结论 通过对添加不同类型的噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与TV和AFTV相比均有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与AFTV的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。且本文算法普适性较好,能有效去除多种典型类型的噪声。     

基于多小波变换及多层阈值的图像降噪研究

提出了一种基于多小波变换分层阈值的图像降噪的方法。此方法首先对一幅噪声图像进行多小波分解;接着根据多小波分解后的能量分布特性,在不同尺度的高频子带内,对小波系数进行不同阀值处理;最后经多小波反变换,得到重构图像。实验结果表明:此方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

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。