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相似文献
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1.
丛维  郭定辉 《计算机应用》2008,28(7):1764-1765
修改一类图像处理用的非线性扩散方程模型的扩散系数函数,使所获得的新模型能够在考虑到图像梯度以及二阶导数的情况下,用于去除图像高梯度噪声并保持图像边缘细节。实验表明,该新模型能够在保持图像中有意义的尖峰和窄边缘的同时,消除高梯度噪声。  相似文献   

2.
提出一种自适应保真的全变分平滑模型,证明其解的稳定性。结合各向同性和全变分的优点,利用扩散系数构造保真项,从而增强图像边缘,该模型根据图像的梯度信息确定门限值进而选择合适的图像平滑方法。在去除噪声和保持边缘的同时避免了“阶梯”效应,实验结果表明,该模型能有效地去除噪声,提高图像的峰值信噪比。  相似文献   

3.
基于PM模型的曲面去噪变分水平集方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
PM(perona-malik)模型是一种经典的非线性图像扩散模型,该模型能根据设定的阈值对图像光滑区域进行扩散,并能自适应地保持图像边缘。本文将曲面法矢量与一般灰度图像的强度进行类比,将经典的图像扩散的PM模型转化为曲面几何噪声处理的自适应扩散变分模型,在使曲面光滑的同时,能够保持曲面边缘。曲面采用隐函数的零水平集表达,能量泛函中的数据项用初始水平集函数的Heaviside函数与演化后水平集函数的Heaviside函数差的平方表达,能量泛函中的光滑项基于几何曲率定义。此外,在能量泛函中增加了水平集函数为符号距离函数的惩罚项,避免了水平集函数需要不断重新初始化的问题。数值实验验证了所提出模型的曲面噪声去除及曲面边缘保持效果。  相似文献   

4.
先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法.它具有对弱边缘、凹区域进行分割的能力,同时有较大的边缘捕捉范围.通过引入一种非距离性的先验形状力场,构建一种新的能反映先验形状的参数活动轮廓模型.新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算,减少了模型的复杂性.新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷.实验对带噪声且为弱边缘的医学CT图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓.  相似文献   

5.
针对P-M非线性扩散模型以及自蛇模型对图像滤波的不足,为了充分利用两种模型各自的优势,提出了一种新的基于自蛇模型与P-M扩散模型相混合的去噪方法,同时在其扩散方程中添加了忠诚项,这样噪声去除与边缘保留就可以得到一个较好的效果。最后实验结果表明,该方法既能有效去除图像噪声,也能很好地保持图像的边缘等细节信息。  相似文献   

6.
几种矢量图像噪声去除变分模型的边缘保持比较   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
矢量图像噪声去除的变分模型必须考虑不同通道图像间的耦合以保持图像边缘,但所得到的模型复杂、计算效率低,且不同耦合方法对应的模型的边缘保持质量不同。本文首先设计了目前已经提出的这类变分模型的快速Split Bregman算法,然后通过大量数值实验对不同模型的边缘保持特性和计算效率进行了比较。所研究的模型分别使用LTV(layered total variation)规则项、MTV(multichannel total variation)规则项、CTV(color total variation)规则项、PA(polyakov action)规则项和RPA(reduced polyakov action)规则项。实验结果表明CTV模型对矢量图像去噪边缘保持最好,其他依次是PA模型、MTV模型、RPA模型和LTV模型;LTV模型计算效率最高,其他依次是MTV模型、RPA模型、CTV模型和PA模型。  相似文献   

7.
基于数学形态学的自适应边缘检测新算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
考虑到在形态学中,不同形状的结构元素和不同尺度的元素在去噪声和保持图像细节方面的作用是不同的,提出了一种基于多结构多尺度自适应形态边缘检测算法。对一般边缘检测算子做了改进,增加了边缘细节信息。通过计算检测后的边缘信息熵,自适应确定权值系数。将多结构元素检测的边缘和多尺度元素检测的边缘做融合处理,得到最终的图像边缘。实验结果表明,与几种经典边缘检测算法相比,所提出的算法能有效地抑制图像的多种噪声对边缘检测的影响,较好地保持图像边缘细节,自适应提取完整连续边缘。  相似文献   

8.
SAR图像斑点噪声整体变分偏微分方程滤波算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

9.
低信噪比条件下的图像分割是图像分割与应用中所面临的难点之一.针对当前非参数化主动轮廓分割模型在低信噪比、高曲率条件下难以准确收敛到目标边缘的问题,以主动轮廓模型中的噪声处理项作为切入点,提出一种基于曲率无关方向扩散的非参数化主动轮廓噪声去除方法.通过曲率无关方向扩散避免了去噪过程对主动轮廓形状的影响,并通过非规则边缘控制函数进一步控制噪声去除过程对信号边缘与噪声的不同作用,在有效去除噪声的同时保证了高曲率轮廓的收敛性;在此基础上,提出一种针对低信噪比图像分割的改进型Chan-Vese主动轮廓模型.最后通过详细的实验证明了该方法和改进Chan-Vese主动轮廓模型的有效性.  相似文献   

10.
小波变换用于图像处理之所以具有特别的优势,因为它能够聚焦到图像的细微变化。与小波变换不同,用偏微分方程来进行图像处理则需要对图像进行反复的迭代,直到得到一个稳定解,其整个过程是对图像进行整体处理,而且在去噪的同时,可以很好地保持边缘形状不变。若将两者有机结合,则不仅会克服各自的缺点,而且会得到更好的效果。为了在进行图像处理时,既能很好地抑制噪声,又能尽可能多地保持图像细节,提出了一种小波变换与非线性尺度扩散相结合的图像处理方法。该方法是利用小波变换的时频局部性和非线性尺度扩散的边缘增强特性来对图像进行处理,实验结果表明,其不仅能很好地抑制噪声,而且可保留尽可能多的图像细节,可见该方法是有效的。  相似文献   

11.
遥感水体图像内容信息复杂,为了滤除水体外噪声干扰方便后续水体区域分析,在保持水体区域边缘的同时增强对比度较低的遥感水体图像。提出了一种利用自适应椭圆结构元素的形态学遥感水体图像对数增强方法。利用线性结构张量估计图像特征值和特征向量,利用该特征建立自适应椭圆结构元素,更好地保持水体边缘;定义自适应形态学膨胀腐蚀,组合衍生出自适应形态学开闭运算;利用自适应形态学运算构造对数增强运算,达到滤除非目标区域噪声并增强遥感水体图像的目的。实验结果表明,相比传统和自适应形态学增强方法,该方法不仅能够滤除目标外噪声干扰,增强水体区域目标,而且保证水体边缘位置和形状,提高了对比度和信息熵。  相似文献   

12.
针对大破损彩色纹理图像的修复问题,本文将TV-L1模型推广到非局部CTV-L1模型。该模型不仅包含非局部算子,同时还引入了CTV (Color Total Variation)规则项。前者可以修复大破损纹理图像,后者充分考虑了彩色图像层与层之间的耦合关系,在处理彩色图像时可以有效地保边缘。为提高模型的运算效率,本文通过引入辅助变量和Lagrange乘子为其设计了相应的增广Lagrangian算法。数值实验结果证实所提出的模型在处理彩色图像时可以有效地保持边缘,同时去除图像中异常的不规则点。本文的相关研究可以推广到彩色纹理图像椒盐噪声去除及彩色纹理图像分割等。  相似文献   

13.
目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法(local pre-fitting,LPF)相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法(hierarchical co-salient detection via color names,HCN)相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。  相似文献   

14.
传统视频超分辨率重建算法在去除噪声的同时,很难有效保持图像边缘细节信息。针对该问题,构建了一种结合多阶导数数据项和自适应正则化项的视频超分辨率重建算法。在正则化重建模型的基础上,该算法对数据项进行改进,引入能更好描述噪声统计特性的噪声多阶导数,并利用去噪效果较好的全变分(TV)和非局部均值(NLM)正则化项对视频超分辨率重建过程进行约束。此外,为了更好地保持图像细节信息,采用区域空间自适应曲率差分算法提取结构信息,从而对正则化系数进行自适应加权。实验结果表明:在噪声方差为3时,与核回归算法和聚类算法相比,该算法重建视频主观效果边缘更加锐化,局部结构更加正确、清晰;重建视频的均方误差(MSE)平均下降幅度分别为25.75%和22.50%;峰值信噪比(PSNR)分别平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能够在去除噪声的同时有效保持图像的细节特征。  相似文献   

15.
受相干斑噪声影响,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。  相似文献   

16.
针对图像处理过程中去噪与保边缘这一矛盾,提出了一种分类迭代保边缘的图像去噪算法。该算法充分考虑到不同密度的脉冲噪声产生的噪点分布特性,将噪声分为连续性噪声和非连续性噪声,采用大小不同的2~3个模板对原始图像迭代运算,进行噪声点恢复。利用该算法对添加有不同密度噪声的图像进行处理,结果表明,该算法在有效恢复噪声点的同时,能够很好地保留图像边缘细节信息,解决了传统算法存在滤波和保边缘的矛盾冲突,与传统滤波算法比较,该算法的峰值信噪比及去噪后图像与原图像的整体相似程度均优于传统算法。  相似文献   

17.
Improving the segmentation of magnetic resonance (MR) images remains challenging because of the presence of noise and inhomogeneous intensity. In this paper, we present an unsupervised, multiphase segmentation model based on a Bayesian framework for both MR image segmentation and bias field correction in the presence of noise. In our model, global region statistics are utilized as segmentation criteria in order to classify regions with similar mean intensities but different variances. Additionally, we propose an edge indicator function based on a guided filter (instead of a Gaussian filter) that can preserve the underlying edges of the image obscured by noise. The proposed edge indicator function is integrated with non-convex regularization to overcome the influence of noise, resulting in more accurate segmentation. Furthermore, the proposed model utilizes a Markov random field to model the spatial correlation between neighboring pixels, which increases the robustness of the model under high-noise conditions. Experimental results demonstrate significant advantages in terms of both segmentation accuracy and bias field correction for inhomogeneous images in the presence of noise.  相似文献   

18.
为了在抑制噪声的同时保护图像的细节,提出了一种基于模糊函数的自适应平滑约束图像复原算法。该算法首先用模糊函数对图像局部区域内线元素的数量和方向进行评价,然后根据评价结果使用不同的高通滤波器构造平滑约束条件,同时使平滑约束条件随着图像复原的迭代过程不断更新,以便自适应地在图像平坦区域抑制噪声,而在存在物体边界的区域则保护细节信息。对比实验表明,此方法具有更高的收敛速度,更好的客观评价指标和主观视觉效果。  相似文献   

19.
本文分析了传统直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题,提出了一种新的直方图均衡算法,能够在增强图像整体视觉效果的同时较好地保持图像细节,对图像 噪声也具有一定的抑制作用.实验结果表明,该算法具有较好的性能.  相似文献   

20.
针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。  相似文献   

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