结合加权核范数与全变分的图像二级去噪

为提升图像去噪后的视觉感受,提出一种加权核范数最小化（WNNM）结合全变分（TV）的二级图像降噪方法。首先对含噪图像进行TV基础去噪,其次用噪声图像与基础去噪结果图做差分运算,并对差分后的结果自适应维纳滤波,然后将滤波后图像与基础TV降噪图像叠加,利用块匹配做相似补丁收集,最后运用加权核范数最小化进行二次去噪,得到最终降噪图像。通过与原WNNM、三维块匹配去噪（BM3D）、漏斗自相似非局部去噪（FNLM）方法对比,该方法不仅对平滑区域有较优的降噪效果,同时处理了漏斗自相似非局部去噪与BM3D在高噪声情况下带来花斑与假条纹状况,并且使结构纹理信息最大化相似。     

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。     

一种基于运动估计的3D视频降噪算法

在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。     

ANLResNet网络的前视声呐图像散斑去噪方法

前视声呐(Forward-Looking Sonar, FLS)使用换能器基阵收发声波,通过回波探测水下物体.在浅海环境,由于水下介质的反射、散射与不均匀波动,前视声呐图像极易引入散斑噪声.本文针对前视声呐图像散斑噪声,结合SRResNet与非对称金字塔非局部块,提出了ANLResNet网络用于前视声呐图像去噪,并针对前视声呐图像特性,使用FieldⅡ构建模拟前视声呐图像数据集,对网络进行训练.实验结果表明,本文提出的ANLResNet网络能有效的去除前视声呐图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果.并通过峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)、等效视数(Equivalent Number of Looks, ENL)、散斑抑制指数(Speckle Suppression Index, SSI)3个图像质量评价指标评价降噪效果.在模拟前视声呐图像去噪上,本文算法相比于传统算法、改进BM3D算法和Autoencoder网络,平均PSNR至少提高了8.12%.在真实前视声呐图像去噪上,本文算法相比于传统算法、改进BM3D算法和SRResNet等效视数至少...     

基于形状自适应PCA的三维块匹配图像去噪

三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果证明,该算法能够有效去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值性噪比和结构相似度,且在保持图像的边缘等细节信息方面性能较好,图像视觉效果有明显改善。     

基于改进双域滤波的视频降噪算法

传统的视频降噪滤波在空域或者时域中进行,若视频中的噪声过大,其滤波效果较差。最新的有着较高性能的BM3D算法必须进行块匹配处理,且对于部分有着平滑过渡色彩的图像并不适合。基于双域滤波算法提出了一种改进的算法,其更加适合视频降噪。通过空域和频域分别对分层图像进行降噪, 有效地滤除 大噪点和小噪点,在时域上的双边滤波不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征。仿真实验表明,改进的双域滤波视频降噪算法在PSNR值上较DCT算法提高了约1dB,与原双边滤波算法相比,无论是在主观视觉还是客观评价上,所提算法均有较好效果及优势。     

K-means聚类方法下的复数图像群组稀疏编码降噪算法

稀疏编码已经广泛应用于复数图像的降噪问题,其中,近些年提出的分组稀疏编码由于能够充分利用同一分组图像块的相似性,在滤除噪声和提高降噪信噪比方面具有更大的优势.研究了一种基于K-means聚类方法的复数图像分组稀疏降噪算法,通过改进聚类算法,验证了K-means算法对分组稀疏编码算法的分组有效性.采用在线复数词典训练算法快速获取编码字典,并运用分组正交匹配追踪算法,实现了分组图像块的稀疏编码.通过限制每一分组图像块中编码的相似性,有效抑制了对图像块中噪声的编码,提高了对复数图像的降噪效果.为验证算法的有效性,对模拟和真实的干涉合成孔径雷达图像的仿真噪声进行了定量分析,证明了所提算法相对于以前的分组稀疏编码算法在峰值信噪比指标上有一定的提升.最后对真实的干涉合成孔径雷达图像进行了降噪,进一步验证了所提降噪算法对于真实噪声的降噪能力.     

基于噪声水平估计的图像盲去噪

三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一。但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用。因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法。然后提出基于迭代的盲图像噪声水平估计算法,由SVM学习算法确定迭代的初始值,再由图像质量判定迭代是否终止。测试实验表明,与原始的BM3D算法相比,该算法在计算效率、视觉感知效果和定量评测方面均有明显改善。     

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。     

基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法

为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配（BM3D）预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波降噪和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。     

BM 3D 算法在低剂量CT图像去噪中的应用

Low-dose CT not only reduces the radiation to human body, but also affects the image quality. Aiming at the problem of large noise in low-dose CT images, BM3D algorithm is applied to the denoising process of CT images in this paper. Based on the idea of non-local block matching, the algorithm firstly looks for image similarity blocks through block matching, then stacks the im- age similarity blocks into 3D matrix and performs collaborative filtering processing, and then aggregates the processing results into the original image blocks to restore the image. Compared with the traditional denoising algorithms, BM3D algorithm has great ad- vantages, better visual effect and significantly higher PSNR value.     

基于BM3D图像去噪算法的参数研究

BM3D算法是目前最好的图像去噪算法之一,最近提出的很多更有效的去噪算法都是以BM3D算法作为对比基准。BM3D算法先通过块匹配生成三维矩阵,然后在三维变换域去噪,最后逆变换还原图片。通过对BM3D算法的深入研究,发现BM3D算法的性能与它的参数密切相关。针对BM3D算法的参数进行了实验统计,并对BM3D算法的参数设置进行了总结。实验不仅验证了BM3D算法在图像去噪方面取得了较好效果,而且为BM3D算法的参数设定提供了借鉴。     

基于BM3D的复杂纹理区域图像去噪

纵观图像去噪领域,目前也出现了一些效果较好,并且应用广泛的图像去噪算法,例如频域滤波中的小波分解、遗传算法(GA)、字典学习算法(K-SVD)、非局部滤波(Non-Local Means,NLM)等等,可以说在单图像去噪上效果最被认可的还是块匹配3D去噪(BM3D)。但在该方法应用的过程中,还是出现了一些需要改进的实际问题。特别是在图像复杂纹理区域的去噪上,由于BM3D去噪的结构特性,导致了在该区域上并没有得到较好的效果。所以在该文提出了一种结合TV模型和改进的Prewitt边缘检测的混合去噪方法。最后的实验结果也表明了改进的BM3D方法相对于原始的方法还是取得了不错的提升。     

基于卷积盲降噪的混合式核磁共振成像

为了解决图像压缩感知重建研究领域中通过有效的图像先验信息重构与原图相似性高且保留细节消除伪影的高质量图像的问题, 针对不足采样的K空间数据, 在经典的CNN算法CBDNet算法的基础上, 通过融合深度学习先验信息及传统图像恢复各自优势的方法, 研究了基于深度神经网络去噪先验和BM3D块压缩感知算法的混合式重构算法. 该算法采用交互式方法训练多尺度残差网络抑制噪声水平, 借优化选择的方式将深度学习与传统块匹配多尺度结合以提取图像不同尺度的特征数据从而实现抑制伪影、快速重建高质量MRI. 实结果表明深度学习结合BM3D在MR图像重构领域能够有效降低伪影保留细节信息, 加强重构效果. 与此同时, 通过采用GPU的加速运算, 算法的计算复杂度较使用单一算法并未增加很多. 可见基于卷积盲降噪的混合式核磁共振成像效果更佳.     

基于改进BM3D算法的椒盐噪声去噪

在处理由椒盐噪声污染的高对比度图像时,使用传统的三维块匹配算法（Block-Matching and 3D filtering,BM3D）去噪不能有效保留图像的边缘和纹理细节,在图像的边缘会出现边缘振铃效应。为了改善传统BM3D算法在处理椒盐噪声时的不足,提出了用边缘方向代替水平方向搜索相似块的BM3D改进去噪算法。实验结果表明,改进BM3D算法获得的相似块数量是传统BM3D算法的3倍,峰值信噪比（PSNR）也得到进一步提高,在去除椒盐噪声的同时也使图像边缘得到有效保留。     

矿区遥感图像去噪方法研究

去噪是矿区遥感图像得以有效应用的重要预处理步骤。现有的基于统计、基于域变换、基于学习等遥感图像去噪方法普遍存在细节过度平滑、纹理保持不足等问题。基于引导滤波良好的边缘保持特性,提出了迭代引导滤波方法,通过对残差信息进行引导映射,并迭代进行引导滤波及超参数收缩,增强了遥感图像边缘特征提取效果;将迭代引导滤波与传统的小波软阈值、非局部均值(NLM)滤波、三维块匹配(BM3D)滤波等去噪方法结合,有效提高了传统方法的峰值信噪比,其中NLM滤波、BM3D滤波的去噪性能提升效果最明显;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合,通过BM3D滤波初步获取去噪图像,得到残差数据,然后采用迭代引导滤波对残差数据进行处理,在提升图像去噪效果的同时,很好地保持了图像细节特征;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合方法用于矿区遥感图像的煤矸石场识别及滑坡区域边缘识别,取得了较好的效果。