共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
基于各向异性扩散方程的图像对比度增强方法 总被引:3,自引:1,他引:2
讨论了光学图像中同时存在噪声与模糊时的对比度增强问题.构造了一种基于边缘定向扩散的各向异性非线性扩散方程来作为图像的光滑约束项,并根据模糊后的图像在边缘处相对清晰图像具有较大误差的事实,构造增强图像与原图像之间的非均匀逼近项,将此两项通过正则化参数联系起来,得到了一种图像对比度增强的正则化模型,并利用Euler方程将该模型转换成一种可以快速求解的各向异性非线性扩散模型.该模型能在抑制噪声的同时增强图像的边缘,在模型的解算上也不存在大型矩阵的存储与运算问题.数值计算结果表明,新方法适合于多种形式的模糊和不同程度的噪声污染,相对现有方法具有更好的边缘锐化能力和更高的清晰度,峰值信噪比比现有方法提高了1~2 dB,边缘保护指数也比现有方法有较大提高. 相似文献
2.
基于VB与MatrixVB的各向异性扩散图像滤波方法实现 总被引:1,自引:1,他引:0
针对Visual Basic数值计算能力和图像处理能力的不足,不利于系统开发,介绍各向异性扩散方法的原理及其基于VB和MatrixVB的实现,编制了具有Windows界面和图形处理功能的各向异性扩散图像滤波程序.该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面开发方面优势结合起来,缩短了软件的开发周期.软件测试结果表明,计算方法正确,方法稳定可靠,算法设计优化,所开发的应用软件具有界面友好,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足图像滤波的要求. 相似文献
3.
超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息.然而,超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别,病情诊断及定量分析造成不利的影响.本文利用局部坐标变换,边缘、局部细节的一、二阶法向导数和双曲正切函数,结合各向异性扩散方程,提出了一种超声图像去噪与边缘增强算法:可以在去除噪声的同时,保持重要的边缘、局部细节和超声回声亮条.理论分析和实验结果表明了本文算法的有效性. 相似文献
4.
基于各向异性扩散的图像去噪并放大 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从各向异性扩散图像去噪方法出发,在偏微分方程有限元方法的基础上,提出一种图像复原并放大的 算法,实验表明该算法比中值滤波后插值所得图像的主、客观质量要好。 相似文献
5.
一种各向异性扩散图像去噪的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在用各向异性扩散的方法对图像去处噪声的过程中,有时要预先对图像进行平滑处理,再进行各向异性扩散,本文提出了一种对图像预先平滑的方法,并用实验验证了该方法的有效性。 相似文献
6.
7.
基于人类视觉系统的各向异性扩散图像平滑方法 总被引:14,自引:1,他引:14
本文首先分析了图像处理领域中现存各向异性扩散技术所面临的一些问题,然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一个改进的各向异性扩散方法.由于该方法充分利用了可见度函数所提供的信息,它不仅避免了Perona-Malik 以及You-Kaveh方案中对参数选择的困难,而且也克服了Catte方案对观察图像进行预平滑的过程中所面临的问题.实验结果表明,在图像平滑的过程中,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果. 相似文献
8.
在SAR(Synthetic Aperture Radar)图像噪声抑制处理中,为了有效地保持图像边缘,作者在斑点噪声去除的各向异性扩散模型(SRAD模型)的基础上,提出了一个基于各向异性扩散的SAR图像斑点噪声滤波算法.该算法对应的扩散系数从理论上满足Charbonnier 等人提出的构造扩散系数准则,同时该算法能够通过对边缘直方图上累计百分比和相对信噪比阈值进行调节来得到一系列不同的滤波效果,从而满足不同的应用需求,如绘图、高分辨率或细节丰富的处理结果.实验结果表明,与传统的方法相比,该算法不论从噪声去除能力、边缘和纹理保持能力上,还是从视觉评价效果来看,都具有一定的优越性. 相似文献
9.
本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换与非线性各向异性扩散的方法进行含噪图像的去噪和增强。首先对含噪图像进行非下采样Contourlet分解,对每个分解层的各个子带进行非线性收缩和拉伸,以达到抑制噪声和增强图像特征的目的。然后,对去噪增强后图像的Contourlet小系数进行空间域的非线性各向异性扩散,以去除由于进行非下采样Contourlet去噪所造成的为伪Gibbs现象和 side-band效应。实验结果表明,本文方法相比于无扩散的Wavelet和Contourlet方法相比,不仅对图像进行了去噪和增强,而且有效的抑制了伪Gibbs现象和 side-band效应。 相似文献
10.
11.
基于边缘定向增强的各向异性扩散抑噪方法 总被引:14,自引:1,他引:14
本文提出了一个新的边缘定向增强扩散模型.针对现有各向异性扩散方程中,边缘增强扩散模型不能正确地对边缘定向,而相干增强扩散模型易在光滑处产生虚假边缘的缺点,本文的模型采用基于非线性光滑算子的边缘定向算子对边缘定向,并根据边缘的位置和方向设置扩散张量的特征根,使其在光滑区域沿边缘方向和垂直边缘方向均具有较大值,而在边缘区域垂直边缘方向值小,沿边缘方向值大,从而达到既保护边缘又去除噪声的目的,在整幅图像上均具有较好的去噪效果.理论分析和数值计算结果均表明,本文方法具有比现有扩散去噪方法更好的去噪效果,同时在峰值信噪比和边缘保护指数方面具有显著优势. 相似文献
12.
A region-based anisotropic diffusion with soft shock filter is presented for image noise removal and edge sharpening. Two image processing steps are performed successively: smoothing and sharpening. An image is divided into different regions according to image features: edges, textures and details, and fiat areas. For edges, a shocktype backward diffusion is performed in the gradient direction to the isophote line (edge), incorporating a forward diffusion in the isophote line direction; while for textures and details, a soft backward diffusion is done to enhance image features preserving a natural transition. Experiments on real images show that this method produces better visual results of the enhanced images than some relevant equations. 相似文献
13.
分析了各向异性扩散去噪模型优缺点,针对PM模型不能有效区分噪声和边缘,提出了一种基于核函数的各向异性扩散去噪模型。在该模型中,把图像中噪声与边缘在低维空间的非线性区分关系转变为高维特征空间的线性关系,利用核函数获得高维空间的扩散函数。实验中分别与PM模型、Cattle模型比较分析,证明基于核函数的扩散模型在去除噪声的同时,更好地保留图像的信息,且峰值信噪比最高,去噪性能最优。 相似文献
14.
15.
P-M扩散模型是图像处理中用于去噪平滑的经典模型,但在实际应用中常会出现零散的斑点。为了去除残存的噪点,通常采用平滑处理来消除高梯度的噪声,但这又模糊了边缘,损失了细节信息。从此问题入手,采用在噪声图像平滑处理后,应用分数阶微分来锐化图像,由于分数阶微分的非线性特性,此方法可以在增强边缘特征的同时不明显加强噪声信息。实验证明,通过文中方法的处理,图像质量和信噪比都有了明显提升。 相似文献
16.
基于经典的模型,提出一种新的扩散模型。该模型在第一阶段利用小波域wiener滤波时图像进行消噪,之后通过各向异性扩散去除伪。噪声图像经过方法处理后,既消除了小波去噪经常出现的伪效应,又避免了偏微分方程方法去噪中出现的阶梯效应,较好保存了细节,提高了峰值信噪比,大量实验表明它是一种有效的去噪方法。 相似文献
17.
给出一种将小波阈值和偏微分方程相结合的去噪算法。首先对图像进行小波分解,在小波域上用改进的Perona Malik模型进行各向异性扩散,保留或较小程度的伸缩幅值大的系数,平滑幅值小的系数,较好地保留自然图像在小波域上的非线性相关性的同时实现小波系数伸缩,然后进行小波重构。仿真实验表明,该算法能获得较高的信噪比和较好的主观质量,且运算量比Perona Malik方法要小。 相似文献