基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法

为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。     

基于PCNN的图像椒盐噪声滤除方法

传统的降噪方法在图像降噪之后会损坏图像的部分边缘细节信息,致使图像的轮廓变得模糊不清。为了达到更好的图像降噪效果,提出一种改变突触链接强度和改进阈值函数的脉冲耦合神经网络的图像降噪方法。该方法将基本脉冲耦合神经网络模型进行简化,使突触链接强度自适应取值,将阈值函数改进为分段的衰减函数,从而提高对图像不同灰度值的分辨力,并根据神经元与其周围神经元点火时间差定位噪声点,提高了算法对噪声点的辨识精确度,进而实现更好的降噪效果。实验结果表明,改进方法准确地辨识出了图像的椒盐噪声点,并且能够有效去除噪声点,同时很好地保护图像边缘细节。     

基于局部特征的正则化滤波算法

大部针对脉冲噪声的去噪算法主要利用预设的全局阀值来对含噪图像进行恢复,因此对图像局部边缘和细节的恢复能力较差。对此,本文提出一种基于图像边缘特征的正则化滤波算法。算法首先通过反映图像边缘细节的局部统计量建立自适应阀值,用以进行脉冲噪声检测,得到噪声候选集合;然后以此为基础,优化保边正则化方法,提升算法性能。仿真实验从定量数值比较和主观视觉比较两个方面表明,本文的算法在噪声密度较高时,仍能提供较好的图像恢复效果,从而为图像的后续研究提供了良好的基础。     

基于PCNN的脉冲噪声滤波算法

鉴于噪声点和边缘点具有相似性,传统中值滤波、均值滤波很难对其进行区分,容易造成图像细节丢失。本文通过分析总结脉冲噪声的特点及脉冲耦合神经网络(PCNN)的工作机理,提出了一种基于PCNN的脉冲噪声滤波算法。首先利用PC-NN的脉冲传播特性检测出原始图像的噪声点和边缘点,然后利用噪声点和边缘点不同特点对其进行判断区分,若为噪声点进行中值滤波,边缘点则不做处理。实验结果表明该方法不但能有效的去除图像中的脉冲噪声,而且能很好的保护图像细节信息且提高了去噪后图像的峰值信噪比。     

一种改进的自适应中值滤波方法

提出了一种改进的自适应中值滤波算法,以有效地去除图像中的脉冲噪声,并保留图像细节。在进行噪声点检测时,引入了最小集合距离测度,有效地避免了将高频细节信号误判为噪声。采用最小无污染点集合的中值恢复噪声点,消除了其邻域噪声点的影响。通过与RAMF、NASMF等方法的比较实验表明,新算法噪声检测的正确率高、降噪与保留细节效果好, 尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

改进的自适应加权中值滤波算法

在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后,提出了一种改进的自适应加权中值滤波（IAWMF）算法。采用扩展边缘的方式,使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测,对含有噪声的图像采用自适应窗口（N ×N）的中心加权算法进行滤波,可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。仿真结果表明：改进算法在高浓度椒盐噪声条件下获得的实验效果峰值信噪比（ PSNR）、均值平方误差（MAE）、均值绝对误差（MSE）显著优于其他算法,在降噪和保持细节中取得很好的平衡。     

一种基于形态学的边缘检测算法

在对含有噪声图像进行边缘识别时,为了提高识别精度,提出一种基于形态学的边缘检测算法。准备两种不同尺度的形态学结构元素,并对图像进行形态学降噪处理;用不同类型的形态学结构元素对处理后的图像进行边缘检测,获得不同结构元素下的边缘图像;根据每张边缘图像的信息熵来确定权值,并将这些边缘图像按照比例进行合成。这样,即使在有噪声干扰的条件下也能获得较为理想的图像边缘。实验结果展示了该算法相对于其他边缘检测算法的优势,突出其在保持图像边缘清晰的同时还具有较强的噪声去除能力,有力地说明了该算法的有效性和实用性。     

基于加权检测的脉冲噪声新滤波器

在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上,提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口,并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与预先定义的阈值进行比较,较准确地区分噪声点和信号点;然后根据方向相关依赖性,采用一种边缘保持滤波方法来重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明,该算法在提高图像信噪比的同时,可以更好地保持图像的细节信息。     

基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法

针对图像去噪过程存在边缘保持与噪声抑制的矛盾,提出一种改进的偏微分方程图像降噪算法。将差分曲率引入各项异性扩散方程中,构造出新的扩散系数函数,其可以较好区分图像的边缘、平坦区域以及噪声,使算法在去除噪声的同时,保留更多弱边缘和纹理等细节信息。实验结果表明,该算法与其它基于偏微分方程的图像降噪算法相比,在客观的质量评价方面,提高了图像的信噪比和峰值信噪比;在主观视觉效果方面,在滤除噪声的同时保留了更多的弱边缘等细节信息,该算法实现了较好的图像降噪效果。     

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。     

基于数学形态学的自适应边缘检测新算法

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。     

基于自适应方向导数滤波器的彩色边缘检测

传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数（ANDD）的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则,以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状,从而准确提取不同类型的边缘特征,采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理,提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上,利用奇异值分解得到最优融合权值,并融合三个通道的ANDD特征,以增强彩色边缘强度。实验结果表明,该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4,与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比,在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

基于压缩感知的自适应正则化磁共振图像重构

当前基于压缩传感理论的正则化磁共振(CS-MR)图像重构算法普遍采用全局正则化参数,不能很好地在保持边缘和平滑噪声方面做出平衡。为此,提出一种自适应的正则化CS-MRI重构算法。结合图像稀疏性和其局部光滑性的先验知识,采用非线性共轭梯度下降算法求取最优化问题,并在迭代过程中自适应地改变局部正则化参数。新的正则化参数可以更好地恢复图像边缘,并且有利于平滑噪声,使代价函数在定义域内具有凸性;同时先验信息包含于正则化参数中,以提高图像的高频成分。实验结果表明该算法能有效权衡恢复图像边缘和平滑噪声两者的关系。     

结合改进扩散和双边滤波的低剂量CT重建

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种结合非局部均值模糊扩散和扩展邻域双边滤波的中值先验(MP)重建算法。首先,使用基于非局部均值模糊扩散方法对中值先验分布的最大后验(MAP)重建算法进行改进,以减少重建图像中的噪声;然后,采用基于扩展邻域的双边滤波方法对重建图像进行处理,以保持图像的边缘和细节信息,进一步提高重建图像的信噪比。采用Shepp-Logan模型和胸腔模型来验证算法的有效性,实验结果表明,与滤波反投影(FBP)、中值根先验(MRP)、非局部均值模糊扩散的MP重建(NLMMP)算法和非局部均值双边滤波的MP重建(NLMBFMP)算法相比,所提新算法的归一化均方距离和均方绝对误差最小,且信噪比最高,分别为10.20 dB和15.51 dB。该重建算法可以在对重建图像进行降噪的同时保持了图像的边缘和细节信息,改善了低剂量CT图像质量退化的问题,获得高信噪比和高质量的重建图像。     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。     

基于脉冲耦合神经网络的自适应图像滤波

为有效滤除灰度图像中的椒盐噪声并保留图像的边缘及细节信息,提出一种简化的阈值单向衰减脉冲耦合神经网络(PCNN)点火矩阵自适应图像滤波方法,简化的PCNN结构减少了所需参数并提高了运算速度。该方法通过对PCNN点火矩阵的分析,定位出被噪声污染的像素,只对噪声像素进行滤波,因而有效地保留了图像的细节信息;并根据椒盐噪声的特点,动态估计图像的噪声强度,自适应地选择滤波窗口的大小和滤波次数。实验结果表明提出方法较常见的图像降噪方法在滤波效果、自适应性及保留图像细节方面有明显的优势。     

基于粒子群算法的柔性形态学滤波器

典型的中值和均值滤波器分别存在去噪不完全和使图像模糊的缺点,为此,提出了一个改进的柔性形态滤波器(ISMF),在保护细节的同时有效去除高斯和椒盐噪声。为定量分析该滤波器中参数和非线性约束条件,提出了一种改进的粒子群优化算法(msPSO),该算法具有更高的收敛速度和精度。实验表明经msPSO优化后的ISMF能够在峰值性噪比和形状误差上取得比较好的效果。     

基于拉普拉斯算子和图像修补的图像去噪算法

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。