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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
通过分析ROF(Rudin,Osher and Fatemi)模型和LLT(lysaker,lundervold and Tai)模型在处理噪声图像时存在的缺陷,以及纹理部分和噪声部分之间的差异,将图像分解思想和ROF模型与LLT模型相结合,提出了一种新的分解去噪模型:DD(decomposition and denoising)模型。该模型在处理噪声图像时,将噪声图像分解为结构、纹理和噪声3部分,从而达到既去噪又能分解的目的。进一步通过仿真试验,验证了DD模型和算法的合理性及有效性。  相似文献   

2.
Curvelet去噪彻底,易产生“阶梯”效应,四阶偏微分方程LLT模型去噪能很好地保护图像细节特征,不会产生阶梯效应。提出了一个模型将Curvelet去噪和四阶偏微分方程中LLT模型去噪的优点通过权函数λ结合起来,实验表明,新的模型能很好地发挥二者的优点,不但很好地保护图像细节特征,消除阶梯效应,去噪彻底且能很好地保持边缘,去噪率和视觉效果优于Curvelet和LLT方法。  相似文献   

3.
PDE模型在声纳图像去噪中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
分析了非线性扩散、基于整体变分方法的ROF模型以及矢量图像耦合技术的原理,比较了这些扩散、去噪模型的优缺点。根据矢量图像耦合思想将TV流运用到矢量图像扩散中,并参考ROF模型逼近项变分模型的优点,提出了基于非线性扩散、ROF模型和矢量图像耦合原理的改进TV流矢量图像耦合扩散模型,目地是在彩色图像中,去噪同时更好地保留图像轮廓、边缘等重要信息。实验对比分析了改进前后模型的去噪效果,并分析了改进模型下正、逆向扩散在彩色图像去噪中的作用。实验结果表明,改进的矢量图像耦合扩散模型能有效地保持彩色图像中的边缘信息,同时具有良好的去噪性能,且改进模型下,正、逆向扩散的性质在彩色图像去噪工作中仍能保持。  相似文献   

6.
基于偏微分方程与维纳滤波的混合去噪方法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
陈燊  侯榆青  杨旭朗  韩敏 《计算机工程》2010,36(10):193-195
提出一种小波变换与偏微分方程(PDE)结合的混合图像去噪方法,通过窗口改进的维纳滤波处理,运用偏微分综合模型进行二次滤波,其中的偏微分综合模型由2个权重函数将PM方程、方向扩散方程和LLT高阶PDE相结合构建形成。实验结果表明,该混合图像去噪方法能够克服以上3种PDE模型和维纳滤波的不足,增强图像去噪和边缘保护能力,去噪后可得到较好的图像视觉效果,提高算法的效率。  相似文献   

7.
遥感图像的噪声分析和去除作为经典问题一直受到关注并成为遥感图像处理的一个重要研究领域。传统的去噪方法在一定程度上可以去除图像中的噪声,但往往在去噪的同时会使图像的边缘和细节信息模糊化。针对P-M模型在去除遥感图像高斯噪声时所存在的对图像强边缘和细节附近的噪声难以去除,以及ROF模型通常会导致平坦区域出现“假边缘”,甚至会产生块状效应等问题,提出一种基于局部自适应的混合模型。该模型针对图像局部区域所包含纹理信息的不同,自适应地调整约束权函数,使模型在平滑局部区域能更多地发挥P-M模型的特点,而在纹理丰富或边缘区域则更多地发挥ROF模型的特性,使模型在有效地去除高斯噪声的同时,很好地保护了遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息。实验结果表明,对相同的高斯噪声所提出的混合模型去噪后图像的SNR较P-M和ROF模型分别提高了3dB和2dB。  相似文献   

8.
ROF去噪模型对高斯噪声有很好的去除效果,但并不适合处理泊松噪声.该模型会造成含泊松噪声图像的边界模糊.针对泊松噪声类型,文献上提出了修正ROF模型.分析了修正ROF模型解的存在性和唯一性.采用逐步线性化的方法处理该模型具有强烈非线性的保真项,克服了其求解上的困难,并应用分裂Bregman算法,使得该模型可以快速求解.数值实验结果表明,该算法较好地保留了图像亮度较弱部分的细节信息,对实际CT图像的去噪效果优于传统的ROF模型,且收敛速度快.  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
医学图像增强是医学图像处理中的重要环节。通过分析小波去噪和ROF模型的缺陷,先利用ROF分解模型将医学图像分解成为轮廓部分和细节及噪声部分,然后对轮廓部分进行保留,接着考虑到小波系数的非高斯性,对细节和噪声进行了小波去噪,并从中提取了图像的细节部分,最后将之前的轮廓部分与之后的细节部分进行叠加。实验结果表明,本文的算法具有较高的峰值信噪比和较高的边缘保持度。  相似文献   

11.
田素云  王小明  赵雪青 《计算机应用》2012,32(10):2793-2797
通过分析偏微分方程(PDE),设计了基于拉普拉斯算子和图像修补的图像去噪算法用于处理被噪声污染的图像:ROF调和拉普拉斯(RHL)算法和ROF调和修补(RHI)算法。通过分析图像的局部特征,结合ROF模型在处理图像时具有边缘保护能力,调和模型在处理图像平滑区域时能够避免产生“阶梯效应”和拉普拉斯算子具有增强细节信息的特点,设计了RHL算法;在RHL算法的基础上,结合基于PDE的图像修补模型设计了RHI算法。实验结果表明,设计的RHL算法和RHI算法既克服了ROF模型、调和模型在去除图像噪声时的缺点,又结合了两者的优点,与其他基于PDE的算法相比,在去除图像噪声、处理图像平滑区域、保持图像边缘细节信息方面都有较好的性能。  相似文献   

12.
一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
何璇  宋勇  郝群 《计算机工程》2010,36(10):118-120
提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
目的 基于能量泛函的全变分图像复原模型(ROF)为偏微分方程在图像处理上的应用开辟了一个新的研究领域。针对ROF模型存在的缺陷,很多学者提出了改进的模型和算法,并取得了一定的效果。基于能量泛函和视觉特性提出一种全变分图像降噪模型。方法 首先利用偏微分方程比较原理证明了该模型解的整体存在性,并利用变分原理给出了该模型的Euler-Lagrange方程;在数值计算时,选用人工时间演算法和有限差分方法,对数值近似解的离散形式进行了图像降噪matlab实验;最后利用峰值信噪比和平均结构相似度两个指标进行了降噪质量评价。结果 从实验数据上来分析,本文的模型在峰值信噪比上都有0.5~1 dB的提高,结构相似度有0.05~0.3的改进。结论 从降噪效果上分析,基于能量泛函和视觉特性的全变分图像降噪模型能够在降噪的同时,保持良好的边缘和纹理特征,优于其他改进的全变分降噪模型。  相似文献   

15.
In this paper we study a variational problem in the space of functions of bounded Hessian. Our model constitutes a straightforward higher-order extension of the well known ROF functional (total variation minimisation) to which we add a non-smooth second order regulariser. It combines convex functions of the total variation and the total variation of the first derivatives. In what follows, we prove existence and uniqueness of minimisers of the combined model and present the numerical solution of the corresponding discretised problem by employing the split Bregman method. The paper is furnished with applications of our model to image denoising, deblurring as well as image inpainting. The obtained numerical results are compared with results obtained from total generalised variation (TGV), infimal convolution and Euler’s elastica, three other state of the art higher-order models. The numerical discussion confirms that the proposed higher-order model competes with models of its kind in avoiding the creation of undesirable artifacts and blocky-like structures in the reconstructed images—a known disadvantage of the ROF model—while being simple and efficiently numerically solvable.  相似文献   

16.
针对曲面去噪问题,提出了一种基于整体曲率变分水平集方法的曲面去噪模型。该模型是应用于图像去噪的ROF模型在几何形状处理中的自然拓展。它基于隐式水平集变分方法,能够自动处理曲面拓扑结构的变化。对该能量模型采用变分水平集方法求其梯度最速下降方程,通过演化该方程,最终得到模型最优解。为使计算结果更加准确,采用了半点差分格式离散。实验结果表明,该模型具有良好的去噪性能,同时能有效地保持曲面中的特征信息。  相似文献   

17.
Based on the augmented Lagrangian strategy, we construct a projected gradient algorithm for image restoration and texture extraction. The proposed algorithm is established on the basis of a mixed model which combines the Rudin–Osher–Fatemi (ROF) model with the Lysaker–Lundevold–Tai (LLT) model to reduce the staircase effect and blur phenomenons. The proof of the convergence of the proposed algorithm is provided. Moreover, we show that the dual methods based on convex analysis which have been proposed in some papers can be actually deduced from the augmented Lagrangian strategy. Some numerical examples are supplied to illustrate the efficiency of the proposed algorithm.  相似文献   

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