基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像.为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法.实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度.     

压缩感知后引入噪声的信号恢复

将压缩感知后引入噪声的信号恢复作为研究对象,建立了信号恢复模型,以解决工程领域中广泛存在的噪声问题。由于传统的算法无法实现压缩后引入噪声的信号恢复,本文提出了用阈值收缩迭代算法来实现含噪信号的恢复。分析了算法原理,对压缩感知后加入高斯随机噪声、5%和10%密度的脉冲噪声分别进行了信号恢复仿真,并与正交匹配追踪(OMP)算法和平行坐标下降(PCD)算法进行了比较。结果表明,阈值收缩迭代算法对无噪稀疏信号基本可以做到完全恢复;对压缩后含噪信号的恢复具有较强的鲁棒性,只在峰值处出现了较明显的误差,通过增加测量矩阵行数和迭代次数可以提高抗噪性能。实验显示:本算法在处理高斯噪声和低密度脉冲噪声时具有明显优势,在处理高密度脉冲噪声时略优于另两种算法。     

基于正交匹配追踪的并行采样信号重构方法

为解决从超高速并行采样系统的海量数据中提取有效信息进行存储并准确重构信号这一关键问题，提出了一种基于压缩感知的重构方法——基于粒子群优化的预选分段正交匹配追踪(PPStOMP)算法，从少量低维有效信号中精准恢复原始高维信号进行上位机显示。对改进算法本身的主要输入参数进行仿真测试，得到阈值、步长、最大迭代次数在不同采样率下的推荐取值范围。最后利用图像和采样信号作为原始数据，将改进算法与其他正交匹配跟踪算法进行对比实验，实验结果表明PPStOMP算法的重构性能稳定且良好。     

由双树复数小波变换的父系数及邻域系数实现图像去噪

考虑二维双树复数小波变换(DTCWT) 有良好的平移不变性和方向选择性,基于当前系数与父系数及邻域系数间的关系,构造了DTCWT图像去噪阈值计算公式,提出了一种去噪方法,PNDTCWT.该方法在对图像进行二维DTCWT变换后,利用阈值公式,根据当前系数和父系数及相邻系数计算收缩阈值,对当前系数进行去噪处理.最后,经过二维DTCWT反变换,得到去噪结果.实验结果表明,PNDTCWT的噪声抑制效果明显优于各种基于DWT的去噪方法和其他DTCWT去噪方法.与基于父系数的DTCWT去噪方法相比,PNDTCW的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.5 dB左右.从视觉效果来看,PNDTCW能在去噪的同时较好地保留图像细节,物体轮廓显得比较平滑,不存在传统DWT算法中的混淆现象.     

一种具有边缘保持特性的超声图像小波域阈值去噪新方法

超声图像去噪是医学图像处理的研究热点之一,基于小波域阈值去噪技术及阈值选取方法的分析,提出一种新的医学超声图像小波域阈值去噪方法.这种方法采用半-软阈值去噪技术和广义交叉确认函数寻找阈值,在有效去噪的同时较好地保留了图像边缘细节.首先, 把对数超声图像小波分解;然后,基于广义交叉确认函数寻找最小均方误差意义上的近似最优阈值,对所有的高频段采用半-软阈值去噪; 最后, 经小波反变换和指数变换获得去噪后的超声图像,文末对超声图像小波域阈值去噪方法作出定性比较,并对算法的去噪性能给出定量分析.仿真实验和实际测试结果表明此方法是有效的、可行的.     

基于小波域维纳滤波的光纤面板暗影检测

通过分析光纤面板透光图像的噪声性质,提出在小波去噪的始末对图像取对数、指数变换,成功转换噪声模型,有效去除高斯及斑点噪声.并提出在小波域采用维纳滤波算法以增强去噪功能,实现更为有效地去除光纤面板透光图像中的噪声.最后对去噪图像进行暗影检测,实验结果表明,采用此算法进行去噪,检测出的暗影定位更加精准,冗余信息大量减少,有...     

线阵CCD全景图像的噪声分析与去噪方法研究

为便于线阵CCD(charge-coupled device)全景图像的后期运算处理,需要对图像进行去噪处理,以提高图像信噪比.分析了线阵CCD扫描全景成像系统中图像噪声的来源,研究了该系统噪声的特性.对比研究基于小波变换的多种去噪算法的优劣性和使用条件,提出一种基于小波软硬阈值的中值滤波去噪方法.通过实验结果分析,验...     

基于正交匹配追踪的压缩感知信号检测算法

在不重构信号的情况下,利用检测算法直接处理压缩感知信号获得的采样值可以完成信号检测任务。目前的检测算法中,作为判决依据的特征量仅由一次迭代过程决定。在感兴趣信号存在时,算法获得的特征量波动较大,影响检测性能。基于这种原因,本文提出一种改进算法,在每次迭代中基于正交匹配追踪思想修正特征量,降低特征量的波动,提高检测性能。实验结果表明,与原算法相比,本文算法获得的特征量波动小,相同检测阈值下,检测成功率高,相同检测成功率要求下,需要的采样点数少,允许的信噪比低。     

一种基于梯度迭代算法重构信号的研究

针对现有压缩感知重构算法存在的不足,提出了一种梯度迭代重构算法,利用1-范数补偿条件,确保获得稀疏解,设常数λ,减少迭代步骤,通过凸优化问题限制重构总误差,并进行了仿真实验。实验结果表明,该算法能以极大概率精确重构信号。     

一种基于小波迭代优化的局部放电降噪算法研究

目前,局部放电检测已经成为判断GIS安装运行状况的重要依据,超高频法局部放电检测方法由于其被动干扰小且可以定位,因此得到了广泛应用。各类噪声会淹没微小的回波信号,因此必须进行去噪处理,以提高检测的灵敏度。现针对基于小波变换的局部放电超高频检测算法进行了研究,设计了小波检测算法。传统的小波降噪算法是通过软硬阈值来实现降噪的目的的,有着一定的局限性,鉴于此,提出一种基于迭代优化的算法实现阈值的逐级优化和动态调整,据此得出基于迭代优化的小波去噪算法。仿真表明,所提算法一开始随着迭代次数的增加,噪声误差急速下降,在迭代过程中取得最小值后,迭代次数继续增加,性能不再有明显的提升,由此证明所提方法确实可以改善降噪的性能。     

最小化预测残差的图像序列压缩感知

提出了一种最小化预测残差的图像序列压缩感知算法以实现高速相机输出图像的实时压缩.首先,在编码端仅使用映射矩阵对原始输出图像进行压缩,将压缩得到的观测向量通过信道传输到解码端.接着,在解码端对相邻帧进行运动估计和运动补偿,得到一幅待重建图像的预测图像,利用压缩感知算法对原始图像和预测图像之间存在的预测残差图像进行重建.最后,用迭代的方法优化预测残差图像的重建结果,直到连续两次的重建结果之差小于设定阈值,从而获得重建的原始图像.采用DALSA公司的CR-GEN0 H6400相机进行的实验表明,该算法可以实现1 000 frame/s图像的实时压缩,并且图像重建质量比独立地重建每张图像至少提高了2～6 dB,有效地实现了对高速相机输出图像的实时压缩与高质量重建.     

强噪声下自适应Canny算子边缘检测

针对传统Canny算子不能有效滤除图像在解码处理和传输过程产生的椒盐噪声、无法保留边缘细节的问题,提出强噪声下Canny算子图像边缘检测算法.依据椒盐噪声的极值性、灰度差值性,将像元点划分为噪声点、疑似噪声点;根据分类之后的像元点自适应地改变滤波器窗口的大小和权值,在降低噪声影响的同时能较好地保留图像细节.引入8个方向...     

基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法

分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量.首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值.然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正.最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像.结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9 dB.该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量.     

小波变换在CCD视频图像去噪中的应用

利用图像小波系数空间相关性可以有效去除图像噪声的特点,将小波局部阈值放大法和兼顾软、硬阈值优点的半软阈值函数相结合,进行静态图像和CCD视频图像去噪.通过静态图像和CCD视频图像去噪仿真实验及分析,证明了所提出的算法相对于维纳滤波方法,在性能上有了改善,且信噪比有了提高.     

提高关联成像重构质量的研究

比较基于压缩感知关联成像(CGI)与伪逆关联成像(PGI)两者之间的成像效果差异,探讨形态学权重自适应对关联成像去除噪声的效果。选择不同的图像,通过MATLAB软件开展仿真实验,对目标图像分别采样64、256、512、1 024、2 048、3 000次,首先通过关联成像、基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像三种方法重构图像,再对比压缩感知与伪逆两种方法重构图像的效果,以峰值信噪比(PSNR)、相关系数(CC)为量化指标,将基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像在不同采样次数下进行对比分析。同时,通过实验分析形态学权重自适应去除关联成像中噪声的效果。伪逆关联成像在低次数采样的情况下比基于压缩感知关联成像的成像效果更好,在高采样次数下,基于压缩感知关联成像的成像效果更好。在实际重构中压缩感知关联成像重构的图像仍有噪声,形态学权重自适应可以有效去除关联成像实验中产生的噪声。     

结合目标提取和压缩感知的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易受噪声干扰从而使目标信息减弱的问题,提出了一种基于目标区域提取和压缩感知的融合算法。首先,在频率域上对红外图像进行显著区域检测得到其对应的显著度图,并在显著图指导下结合区域生长法提取红外图像的目标区域,有效抑制噪声与复杂背景的干扰。然后,用非下采样剪切波变换对待融合的图像进行分解,采用不同的融合策略分别对目标与背景区域的高、低频子带进行融合。针对背景区域提出一种新的基于多分辨率奇异值分解和压缩感知的融合规则,最后,进行非下采样剪切波逆变换得到融合图像。与其他算法的对比实验结果表明,本文算法能更好地突出目标区域,保留图像细节信息,抑制噪声干扰;图像质量评价指标中的信息熵、标准差、互信息、边缘保持度分别提高了3.94%,19.14%,9.96%和8.52%。     

A new MNF–BM4D denoising algorithm based on guided filtering for hyperspectral images

This paper proposed a new MNF–BM4D denoising algorithm based on guided filtering to improve the denoising performance of the state-of-the-art Block-Matching and 4D filtering(BM4D) algorithm for hyperspectral images in the spatial and spectral domain. BM4D is firstly used to denoise hyperspectral images. Then Minimum Noise Fraction(MNF) algorithm is introduced to distinguish between the main component and the noisy component. Finally, the guided image filtering technology is utilized to further improve the denoising performance. A number of experiments on both simulated and real data are conducted to validate the effective denoising performance of the proposed method. Therefore, the proposed algorithm can be considered as a promising technique for hyperspectral imagery denoising.     

基于U曲线法的油气润滑ECT系统图像重建病态优化

采用U曲线法确定油气润滑ECT系统图像重建中的正则化参数,分析正则化处理后灵敏度矩阵的病态性;通过LBP算法和Tikhonov正则化算法分别对油气润滑ECT系统管道截面进行第一次图像重建;对第一次重建图像的灰度分布矩阵进行门限滤波阈值的优化,并对管道截面进行二次图像重建。结果表明:相较于L曲线法,U曲线法选取的正则化参数在削弱灵敏度矩阵病态程度方面的作用显著;第一次图像重建中,图像重建质量有较大改善;门限滤波阈值优化后的二次图像重建中,图像重建质量进一步提高。研究表明U曲线法确定的正则化参数和门限滤波阈值优化有助于提高油气润滑ECT系统的图像重建质量。     

改进的天文斑点图像高清晰重建方法

由于受大气湍流的影响,利用地基光学望远镜获取的天文目标图像会发生严重的模糊或降质。解决这一问题的主要途径之一就是斑点成像技术,该方法利用短曝光"冻结"大气,获取天文目标的斑点图再经后处理重建高清晰图像。本文将动态支持域约束的思想与广义极大似然估计重建算法相结合,提出一种改进的基于广义极大似然原理的天文图像高清晰重建算法。该算法创新性地提出了动态支持域约束的思想,在代价函数中增加了非线性滤波项,它可以对上一次的迭代结果进行非线性处理,根据阈值自动调整目标的支持域,使支持域随着迭代次数的增加实现动态调整,克服了已有算法在整个迭代过程中支持域不变的缺点,使得该算法也可对扩展目标实现高清晰重建。实验结果表明,该算法不仅对点源天文星体短曝光图像实现了高清晰重建,而且将模拟扩展目标图像重建结果的峰值信噪比提高10%以上,对自适应光学长曝光图像也有较好的恢复效果。