一种非线性数字滤波器的统一设计框架及其性能分析

文章旨在研究非线性数字滤波器的统一设计框架问题.基于稳健统计理论和双边滤波思想,首先建立了一种鲁棒的图像复原统一能量泛函.该能量泛函充分融合了双边滤波的双重异性加权机制和稳健ρ-函数对边缘奇异点的鲁棒性处理机制,因而具有更强的边缘保持能力.随后,基于图像复原统一能量泛函的欧拉-拉格朗日方程,导出一种非线性数字滤波器的统一设计框架.特别地,在此统一框架下,双边滤波、数字TV滤波以及自适应平滑均可进行相应的扩展.同时,文中系统比较了各种稳健ρ-函数在边缘保持方面的鲁棒性,并提出一种新型边缘保持性稳健ρ-函数,即ρ(x)=-σ2(1 |x|/σ)exp(-|x|/σ) σ2.不论是视觉效果方面还是峰值信噪比方面,大量实验结果验证了文中统一设计框架的合理性和新型稳健p-函数的边缘保持性.     

基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。     

基于局部特征的自适应快速图像分割模型

基于区域的活动轮廓模型如Chan-Vese(CV)模型等以其能较好的处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.然而基于灰度分布均匀假设,该模型对于含灰度不一致性的目标分割结果较差.此外,纹理是周期性重复出现的细节,依靠灰度信息无法正确检测.针对这些问题,提出一种基于局部特征的自适应快速图像分割模型.一方面,利用两种区域项检测卡通部分和纹理部分的特征信息,在自适应的局部块中提取局部统计信息以克服卡通部分的灰度不一致性;另一方面,利用自适应的局部块中的纹理特征来计算背景和目标区域的Kullback-Leibler(KL)距离以检测图像的纹理部分.进一步,基于分裂Bregman方法对该模型进行快速求解.分别对医学和纹理图像进行了实验,准确性和时效性都有显著提高.     

基于各向异性Gibbs随机场与高斯混合模型的脑MR图像分割算法

为了克服高斯混合模型(GMM)的局限性,利用 Gibbs 理论和图像结构信息构造各向异性 Gibbs 随机场,并将其引入到 GMM 框架中,完善 GMM 的分类效果,使其在克服噪声影响的同时,还能够保持细长拓扑结构区域信息以及角点区域信息.实验结果证明,文中算法可以得到较好的分类结果.     

SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法

在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制中,保持图像的边缘和纹理是非常重要的。该文首先利用分数阶导数和负指数Sobolev空间对图像进行建模,建立了分数阶多尺度变分偏微分方程(PDE)模型,然后给出了模型参数自适应选择方法,并在此基础上提出了区域、尺度自适应的去噪算法。数值实验表明,新方法能在去除噪声,抑制图像的 阶梯效应,保持图像的边缘、纹理细节几个方面取得较好的效果。     

基于各向异性MRF建模的多帧图像 变分超分辨率重建

 本文首先研究设计出结构自适应的各向异性数字滤波器,同时导出广义各向异性MRF(Markov Random Field)图像模型.它继承了各向异性数字滤波器的滤波性能,是对双边全变差模型以及经典 MRF模型的有效改进.随后,提出各向异性模型驱动的联合估计亚像素运动和高分辨率图像的变分超分辨率重建算法.实验结果显示,本文算法具有更优的噪声抑制和边缘保持性能.     

基于聚类稀疏表示与图像块自适应聚合的单幅图像超分辨研究

A Single Image Super-Resolution (SISR) reconstruction method that uses clustered sparse representation and adaptive patch aggregation is proposed. First, we randomly extract image patch pairs from the training images, and divide these patch pairs into dif-ferent groups by K-means clustering. Then, we learn an over-complete sub-dictionary pair offline from corresponding group patch pairs. For a given low-resolution patch, we adap-tively select one sub-dictionary to reconstruct the high resolution patch online. In addition, non-local self-similarity and steering kernel regression constraints are integrated into patch aggregation to improve the quality of the re-covered images. Experiments show that the proposed method is able to realize state-of-the-art performance in terms of both objective evaluation and visual perception.     

稀疏性正则化的图像泊松去噪算法

去除医学、天文图像中的泊松噪声是一个重要问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示,在BayesianMAP框架下建立了稀疏性正则化的图像泊松去噪凸变分模型,采用负log的泊松似然函数作为模型的数据保真项,模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性,并附加非负件约束,保证去噪图像的非负性.基于分裂Bregman方法,提出...     

脑MR图像分割和偏移场矫正的耦合水平集模型

脑核磁共振(MR)图像因需要偏移场矫正,传统分割方法很难获得准确的分割结果。针对这一问题,首先构造一组基函数拟合偏移场以保证偏移场的光滑特性,再将其融入到高斯概率密度函数中,结合统计分类准则建立脑MR图像的分割和偏移场矫正的能量方程,最后将该能量方程引入到三相位水平集的变分框架中得到脑MR图像的分割和偏移场矫正的耦合模型。实验表明该方法在得到准确的分割结果同时还可以得到较好的恢复结果。     

基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法

约束非负矩阵分解是高光谱图像解混中常用的方法.该方法的求解通常采用投影梯度法,其收敛速度、求解精度和算法稳定性都有待提高.为此,本文针对较优的最小体积约束,提出一种基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法.首先优化原有的最小体积约束模型,然后设计了基于交替方向乘子法的非凸项约束非负矩阵分解算法,最后通过奇异值分解优化迭代步骤.模拟和实际数据实验结果验证了本文算法的有效性.