基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

针对现有相干斑抑制算法不能在去除斑点噪声和保持图像边缘、细节信息之间做到很好的折中,提出了一种新的基于形态Haar小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声抑制方法。该方法首先对SAR图像进行二维形态Haar小波分解,图像的边缘、细节和纹理信息在低频子带中得到了更好的保留,噪声主要分布在高频子带;然后,根据各高频子带噪声的特点,分别对高频子带进行均值和中值滤波达到去除斑点噪声的目的;最后,再对低频子带和处理后的高频子带进行形态Haar小波精确重构得到去斑图像。实验证明:该算法不仅大大改善了原始SAR图像的画面质量,同时很好地保持了原始SAR图像的纹理特性和细节信息;该算法去斑性能指标总体优于传统的Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和小波软阈值法。     

基于各向异性的二维云模型滤波

针对云模型滤波器在去除椒盐噪声的过程中没有考虑到图像各向异性的缺点, 提出了一种新的图像去噪方法。该方法首先利用云模型滤波器的噪声检测器对噪声图像进行检测, 然后对认定为噪声的图像部分利用基于二维云模型的模糊加权滤波算法, 并结合噪声周围非噪声像素的空间位置信息和像素值信息进行图像复原。将这种新的算法与原始方法进行相同环境下的对比实验。结果表明, 对于椒盐噪声密度为10%～50%的测试图像, 虽然在计算效率方面该算法略逊于原始算法, 然而在处理的过程中, 其展现了图像各向异性, 同时也更好地保持了图像的细节信息; 而且图像细节越复杂, 提升效果越明显。     

一种去除图像混合噪声的滤波算法

针对同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像,以全变分去噪模型为基础,结合中值滤波技术,提出一种新的混合噪声滤波算法.该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并以改进中值滤波算法去除,然后对含有高斯噪声的图像采用自适应广义变分模型进行降噪处理.实验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时能很好地保护图像细节,为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径.     

基于多尺度小波变换的高斯混合模型SAR图像去噪

针对合成孔径雷达图像斑点噪声去除问题，提出了一种滤波算法。该算法根据SAR图像小波系数分布的特点，采用高斯混合模型对其进行精确拟舍，并用贝叶斯估计来恢复原图。为了有效地克服对数图像均值不为零对小波滤波的影响，在多尺度小波变换前先对取对数后的图像作了归一化处理。仿真实验结果表明，该方法克服了常用的小波阈值去噪只有一个阈值的缺点，可在去除噪声的同时有效保留图像的边缘细节。     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

异型纤维图像去噪分析

为了去除异型纤维图像中的噪声,首先分析了异型纤维图像中的噪声模型,然后针对噪声模型提出了一种能同时去除异型纤维图像中高斯和脉冲混合噪声的去噪算法.该算法在全变差(Total Variation,TV)算法的基础上进行了算法改进,综合了中值滤波的优点,在达到去噪目的的同时,较好地处理了去除噪声、保留边缘细节信息这对在图像去噪中存在的矛盾.同时,对参数的选取也做了分析,较好地平衡了去噪效果和处理效率问题.数值对比实验中的视觉效果和客观标准均表明了该去噪算法的有效性。     

改进的二阶总广义变分图像去噪算法

为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分（TV）去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分（TGV）的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础,在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量,利用张量函数引导扩散,获得了新的去噪模型,最后提出了一种扩展了的原始-对偶算法对新模型进行数值求解。新模型充分结合了二阶TGV作为正则项自动平衡了一阶和二阶导数项,以及张量函数的各向异性扩散,有效突出边缘结构的特性。实验结果表明,该方法在有效地去除含噪图像中噪声的同时,避免了阶梯效应,增强了对原始图像中边缘结构的保持。     

一种改进的PDE图像去噪方法

研究用于图像去噪的偏微分方程;在理论上对去噪原理进行了分析。通过对扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效、更具有适应性的去噪扩散模型,对高斯噪声图像进行处理。与传统的各向异性扩散算法进行了比较并对偏微分方程的未来发展方向进行了展望。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时较好地保留了图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰。该方法可以有效地去除图像噪声,提高图像的质量。     

基于双边随机投影算法的光学相干层析成像降噪

为了解决光学相干层析成像（Optical coherence tomography, OCT）系统中的散斑噪声问题,提出了一种基于双边随机投影的光学相干层析成像去噪算法。基于三维OCT图像相邻帧的生物组织结构之间的高度相似性及图像高分辨率的特性,将原始OCT图像信号分解为无噪低秩矩阵、稀疏矩阵以及噪声矩阵;然后采用双边随机投影算法进行求解,提取低秩矩阵,从而去除噪声,恢复无噪图像;在临床数据集上对本文算法进行了测试,并通过信噪比（Signal to noise, SNR）、对比度噪声比（Contrast to noise ratio, CNR）以及等效视数（Equivalent number of looks, ENL）3个指标对降噪效果进行评价。实验结果表明,与稳健性主成分分析算法相比,本文算法在信噪比、对比度信噪比以及等效视数指标上分别提高了1.22 dB、0.84 dB和59.5,能更有效地抑制散斑噪声,且计算复杂度较低。     

结合平稳小波变换和形态学的图像去噪算法

图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。     

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。     

改进权值非局部均值超声图像去噪

目的 超声图像斑点噪声会影响诊断的准确性和可靠性。通过分析超声图像斑点噪声统计模型,结合非局部均值滤波算法,提出一种基于超声斑点噪声模型的改进权值非局部均值（NLM）滤波算法。方法 算法针对超声图像灰度信息对图像进行预处理,利用超声图像斑点噪声模型改进传统NLM算法的权值计算函数,基于图像特征确定最优采样间隔进行下采样,利用改进后的权值计算函数对图像进行NLM去噪处理。结果 分别采用人工合成与真实超声图像对本文算法性能进行测试,并与传统非局部均值滤波算法、非局部总变分（NLTV）等算法进行去噪效果比较,同时采用均方误差、峰值信噪比和平均结构相似性作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法能快速完成超声图像的去噪处理,峰值信噪比较其他算法可以提高0.2 dB以上,可以降低均方误差,提高平均结构相似性,缩短处理时间,并得到较好的图像质量和视觉效果。结论 根据超声图像斑点噪声模型对NLM算法的权值计算函数进行优化,使得NLM图像滤波算法能更好地适用于超声图像的去噪,基于超声斑点噪声模型的改进权值NLM算法相较于其他算法,滤波效果更佳,适合超声图像去噪。     

小波与双边滤波的医学超声图像去噪

目的：医学超声图像中的斑点噪声降低了图像质量并且限制了超声图像自动化诊断技术的发展。针对斑点噪声问题,提出了一种新型的基于小波和双边滤波的去噪算法。方法：首先,根据医学超声图像在小波域内的统计特性,在通用小波阈值函数的基础之上,改进了小波阈值函数。其次,将无噪信号的小波系数和斑点噪声的小波系数分别建模为广义拉普拉斯分布模型和高斯分布模型,利用贝叶斯最大后验估计方法得到了新型的小波收缩算法,利用小波阈值法对小波域内的高频信号分量进行去噪。最后,对小波域内的低频信号分量进行双边滤波处理,然后利用小波逆变换便得到去噪后的图像。结果：在仿真实验中,通过与其它7种去噪算法作对比,观察峰值信噪比(PSNR)等图像质量评价指标,结果表明本文算法的去噪效果优于其他相关算法。临床超声图像的实验结果进一步验证了本文算法的去噪性能。结论：本文提出了一种新型的去噪算法,实验表明本文算法能够很好地抑制斑点噪声,并且能保留图像病灶边缘等细节。     

基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法

超声成像是现代医学影像学最重要的诊断技术之一。然而,由于乘性斑点噪声的存在,使得超声成像的发展受到了一定的限制。针对这种问题,提出了一种贝叶斯非局部平均（NLM）滤波算法的改进策略。首先,运用贝叶斯公式推导出适应于超声图像斑点噪声模型的非局部平均滤波器,由此引出了两种图像块之间距离计算的方式——Pearson距离和根距离;其次,为了减轻计算负担,在非局部区域中选取相似图像块时采用图像块预选择的方式来加速算法;另外,根据多次实验,总结出了一种滤波参数和噪声方差的关系,实现了参数的自适应;最后,利用Visual Studio和OpenCV实现了算法,使得程序的运行时间大幅缩短。为了评估所提算法的去噪性能,在幻影图像和真实超声图像上进行了实验,结果表明：与现有的一些经典算法相比,该算法在去除斑点噪声的表现上有很大提升,并且在保留图像边缘和结构细节方面取得了令人满意的结果。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的超声图象贝叶斯去噪

提出了一种新的医学超声图象去噪方法 .首先 ,原始超声图象经对数变换 ,其乘性散粒噪声变为了加性噪声 ;然后再经小波变换后 ,基于隐马尔可夫树模型 ,应用贝叶斯方法去除加性噪声 ;最后 ,经小波反变换和指数变换恢复去噪后的原始超声图象 .测试结果表明 ,此方法在有效去除噪声的同时 ,能保留原始图象的细节边缘 .针对超声图象还对几种去噪算法作出定性比较 ,并对去噪性能给出定量分析 ,实验结果表明 ,该方法是可行的     

引入欧氏距离的各向异性扩散相干斑抑制

目的 相干斑噪声严重影响SAR影像解译。抑制相干斑同时,获取较好的边缘保持效果始终是相干斑抑制的重点。针对该问题,提出一种引入欧氏距离的各向异性扩散（EDAD）相干斑抑制方法。方法 EDAD算法以P-M模型与SRAD算法为基础,利用邻近像素间区域欧氏距离代替原有边缘检测算子,自适应区分同质区与异质区,有效构造各向异性扩散系数,完成相干斑抑制。结果 运用EDAD算法与现存各向异性扩散算法对截取的两景TanDEM-X影像进行试验研究并比较各类算法的评估参数。EDAD算法的等效视数分别为3.996与5.859,均高于其他算法,体现优越的相干斑抑制能力;EDAD算法相干斑抑制前后比值影像的均值分别为0.999与1.001,方差分别为0.270与0.269,较其他算法均更接近理想值1与0.273,展现更优边缘保持与相干斑抑制能力。结论 本文算法可有效提高边缘检测能力,获取更优相干斑抑制效果。经验证,对分布较散的弱相干斑区域与分布较集中的强相干斑区域均有较好适用性。     

一种新的全变分块匹配声呐图像降噪算法研究

乘性斑点噪声广泛存在于声呐图像中,严重影响图像质量,该噪声服从瑞利分布 特性。为此,结合基于全变分算法与三维块匹配图像降噪算法(BM3D)设计思路,提出了一种新 的全变分块匹配声纳图像降噪算法。首先对含噪声呐图像利用 2-范数进行块匹配分组;其次由 于声呐图像模糊、纹理细节信息较少等特点,用全变分算法对分组后的图像块进行滤波降噪; 最后对滤波后的图像块进行加权聚类得到降噪后图像。经过实验结果显示,该算法相对于经典 的 Lee 滤波、Frost 滤波、BM3D 和全变分算法有更好的降噪效果。     

一种改进的相干斑噪声抑制算法

研究了一种新的合成孔径雷达相干斑噪声抑制的算法.传统的噪声抑制和近年来的小波变换方法都有其不足之处,难以在高效降低斑点噪声的同时保持图像细节.结合增强Lee算法中的思想与小波算法用于抑制SAR图像中相干斑噪声,能够获得良好的效果,通过和现有的几种抑制斑点噪声的滤波算法进行定量的实验比较,主要的评价指标有斑点噪声指数,等效视数、平滑指数和边缘保持指数,由仿真结果可以看出算法具有较好的相干斑噪声抑制能力和边缘保持能力.     

基于极坐标和蒙特卡罗估计的超声图像去噪方法

针对超声图像采集特性和斑点噪声分布特点, 提出极坐标系下融合蒙特卡罗估计的斑点噪声抑制方法。首先对极坐标系下含噪图像进行对数变换, 然后再与估计点相关的任意径向方向进行全局域采样, 根据样本点与估计点空间相关性和斑点噪声分布模型构造权重因子, 最后利用蒙特卡罗方法实现斑点噪声似然加权估计。实验结果表明, 该算法在滤除斑点噪声的同时, 更好地保持了图像细节信息。     

基于多小波域SOT结构的SAR图像去噪与压缩算法*

合成孔径雷达（SAR）图像固有的相干斑噪声严重影响了SAR图像的判读和进一步压缩处理,提出一种在多小波域将空间方向树（SOT）去噪与压缩相结合的SAR图像压缩算法。首先利用SOT对高频子带的多小波系数进行软阈值去噪,滤除相干斑噪声;然后采用改进的多级树集合分裂（SPIHT）算法编码形成嵌入式码流。利用大量的机载SAR图像对该算法进行了仿真验证,实验结果表明采用该算法进行SAR图像压缩提高了重建图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制。