基于双边滤波的自适应彩色图像去噪研究

目的为了克服彩色图像去噪后存在的特征模糊,研究基于双边滤波的自适应彩色噪声图像去噪方法。方法使用二维离散小波变换(DWT)对含噪声的彩图图像进行近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量等4个方向的分解。根据DWT各方向分量归一化后的方差比例,利用RBF神经网络构造双边滤波系数模型确定不同方向的最佳去噪系数,提出彩色噪声图像自适应去噪方法(DWT-ABF),并将该方法与常规方法作对比。结果在不同噪声类型以及混合噪声失真情况下文中方法都能有效地去除噪声,并同时保留图像细节信息,且与其他方法相比,文中方法去噪后的图像都具有更高的PSNR值。结论文中方法克服了传统双边滤波无法自行确定最佳参数的缺陷,同时也良好地解决了去噪图像特征模糊的问题。     

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法

目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。     

数字射线图像的滤噪方法

目的　研究射线图像中保持细节的滤噪方法 .方法　依据图像中噪声的特点 ,提出三种去噪方法 ,即差分梯度法、邻域比较法、σ滤波与邻域比较相结合 .结果　采用这些方法对射线图像进行处理 ,有明显的去噪效果 ,且保持细节 .结论　这些方法对于图像滤噪具有普遍意义 ,特别对于含有微小细节、颗粒脉冲噪声的图像更适合     

基于小波能谱熵的信号消噪方法

以表面肌电信号和脑电信号为例,提出了一种基于小波能谱熵的生物电信号消噪方法.将信号进行多尺度小波分解,对分解后各尺度的高频小波系数分区间计算小波能谱熵,根据能谱熵的分布特性确定滤波阈值,最后由低频部分小波系数和滤波后的各尺度上的高频小波系数重构得到消噪后的源信号.该方法具有阈值选取自适应性,操作方便.实验结果表明,基于小波能谱熵的消噪方法能有效滤除信号中的绝大部分噪声,且能较好地保留源信号的细节信息.     

一种采用多个小波基的图像融合去噪方法

提出了一种新的基于多个小波基的图像融合去噪方法.首先利用多个不同的小波基对含噪图像进行阈值去噪,得到多幅恢复图像.然后对这些图像采用小波融合方法进行融合.对于低频系数采用基于边缘的融合算法,在多幅恢复图像中选择最有可能是边缘的点加以保留;对于高频系数,采用了平均的融合算法.最后得到一幅去噪图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均明显优于单一小波基去噪.     

基于小波包变换和自适应滤波的超声信号去噪

为解决传统小波去噪方法因阈值设置问题或不能保留信号高频部分致使去噪效果不明显的问题,提出一种基于小波变换的自适应去噪方法,即先将信号进行小波包分解,然后对各分量信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。实验表明:该方法有良好的超声信号去噪效果,为缺陷的分类和定量测量打下基础。     

基于灰色关联度的图像自适应加权均值滤波

为在图像去噪过程中既能获得较好的去噪效果，又能更好的保护图像细节，本文运用灰色系统理论中的灰色关联度的概念提出了一种基于灰色关联度的加权均值滤波器，将它用于图像的均值去噪。实验表明，该算法使图像处理效果比传统的均值滤波效果有所提高。     

基于二维EMD和小波阈值的掌纹图像去噪

为有效抑制掌纹图像中含有的噪声、提高特征提取的精度,提出一种基于二维经验模式分解和小波阈值去噪相结合的掌纹图像去噪新方法。首先,对含有噪声的掌纹图像进行二维EMD分解,得到不同特征尺度的本征模函数子图像;然后对中高频成分的IMF进行小波多阈值去噪;最后将去噪处理后的各IMF与残差图像通过加和进行重构。实验结果表明,该方法与单独的二维EMD滤波及小波阈值去噪相比,去噪效果更明显,提取的主线和细节特征更清晰,因而均方误差最小、峰值信噪比最高。     

基于边缘检测的邻域加窗图像去噪算法

针对目前图像去噪算法中,消除噪声的同时又破坏边缘细节信息的问题,本文提出了结合边缘检测及邻域加窗的新算法.该算法采取平稳小波基以保持相位不变性,对低频和高频子带进行边缘检测,并将检测后的边缘信息选择后融合,即可得到原图像近似的边缘信息.依据小波方向性特点和层内相关性原理,对不同的子带在非边缘信息处采用不同的模板进行加窗处理.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的细节,较好地复原了图像.     

一种改进的中值滤波去噪算法

图像的去噪是图像处理中最基本的工作,去噪处理的好坏将直接影响到后续的分割和识别,本文针对传统的中值滤波算法容易造成细节的丢失的缺点,提出一种改进的算法,采用两种不同尺度的正方形窗口和一个多极加权滤波窗口作为候选窗口,判断灰度方差最小的窗口作为最终的滤波窗口完成滤波去噪操作,实验表明,该改进算法实现了自适应选择不同尺度不同方向的窗口来进行滤波,具有良好的保边性能。     

一种基于Directionlet变换的图像融合算法

为了提高图像融合效果,提出了一种基于Directionlet变换的图像融合算法.首先对已配准的待融合源图像由给定的生成矩阵分别进行陪集分解,得到每个陪集对应的子图;接着将每两个子图相减,得到源图像的高频和低频分量,其中边缘、纹理等奇异特征包含在高频分量中;然后对低频分量采用直接平均融合的方法进行系数选择,对高频分量选择子区域边缘信息较强的系数;最后,通过Directionlet陪集分解的反变换,得到融合后的图像.多聚焦图像融合实验表明,在主观视觉上,该算法明显更好地融合了边缘等图像特征,从而较好地保持了左右聚焦图像各自的细节信息;在客观评价上,通过熵、平均梯度、标准差和互信息量等性能参数比较,该方法也优于小波变换和其他的融合方法.     

基于PCNN区域分割的图像邻域去噪算法

针对小波图像去噪方法中使用的NeighShrink方法,本文提出了一种有效的保护图像边缘的图像去噪算法.主要改进了NeighShrink方法中固定的邻域范围,根据图像自身的性质,自适应分割成不同的邻域对图像进行去噪处理;并进一步结合小波层内相关性,对各个不规则邻域加上固定的窗口,选择了几何距离更为接近且在同一不规则邻域内的系数,以完善NeighShrink方法.该算法采取平稳小波对含噪图像进行分解,以保持相位不变性,并对低频子带利用脉冲耦合神经网络模型进行图像分割,按照一定的规则将性质相似的像素点相接,得到原图像分割后的信息.在处理过程中利用得到的分割信息对边缘予以保护.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法.     

基于 W-SVD 的强鲁棒性复制图像水印算法

在小波变换理论和奇异值分解方法的基础上,提出了一种新的基于两者的W-SVD数字水印算法,能抵抗多种攻击,具有极强的鲁棒性。对原始图像先进行二级小波变换,再对低频子带进行奇异值分解,对原始水印则直接获取其奇异值,最后用加权方法嵌入水印,加权系数由大量MATLAB仿真实验获得。实验结果表明,对任意角度的旋转攻击、高斯椒盐斑纹和泊松噪声攻击、各种滤波攻击和JPEG压缩攻击具有极强的鲁棒性。     

基于边缘信息的偏振图像融合算法及评价

偏振遥感图像通常都采用强度、偏振度、偏振角来表征目标偏振特性.本文提出的基于边缘信息的偏振图像融合算法是将三幅偏振图像利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数,通过这些方法进行有效的边缘细节信息提取.在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数.仿真实验结果表明,这样使得融合后的图像细节更真实更丰富,图像的偏振特性体现更为充分,同时减少对源图像的预处理要求,使图像在整体上有较好的视觉效果.从而证明这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且算法有效性优于其他的图像融合方法.     

Multiresolution local contrast enhancement of x-ray images for poultry meat inspection

A multiresolution-analysis-based local contrast transform is proposed to enhance local structures in x-ray images. The local contrast is defined as a ratio of the local intensity variation to the local mean. With wavelet multiresolution decomposition, the detail coefficients and approximation coefficients are interpreted, respectively, as local variations and local averages in virtue of the localization property of wavelet transform. Based on the local contrast transform, an algorithm is developed to modify coefficients before wavelet synthesis. An across-scale local contrast is obtained when the scale associated with the local variation is different from that of the local mean. The nonlinearity and local adaptiveness properties of local contrast transform result in structural enhancement in local dark regions in the reconstructed images. We applied this technique to deboned poultry inspection using x-ray images. Because of its high x-ray absorption, a foreign inclusion appears as a low-intensity object in an x-ray image, thus resulting in contrast enhancement in the reconstructed multiresolution images.     

形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测

本文提出了一种基于形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测方法,该方法将图像序列进行形态擘tophat滤波,然后小波变换,再分别对各小波子带作平滑滤波,按各子带对滤波前后小波系数作差分运算,最后经过小波逆变换得到具有微弱目标的残差图像序列.用残差图像tophat结果估计目标潜在区域,在目标潜在域的约束下,对残差图像序列进行时空域数据融合,实现微弱运动目标的检测.仿真实验表明,该方法杂波抑制后残差图像具有很好的白高斯特性,且目标邻域信杂比(scNR)的平均增益比图像空域平滑滤波和图像频域低通滤波等典型运算的SCNR平均增益有明显改善,目标检测算法在5帧图像集成时能稳定检测出微弱运动目标轨迹.     

基于QR码的DWT-SVD数字水印算法

目的 结合奇异值和小波变换的优点, 针对彩色载体图像进行水印的嵌入和提取, 提高水印的鲁棒性和安全性。方法 根据基于DWT-SVD的数字水印算法, 对彩色载体图像进行RGB到Lab颜色空间的转换, 对L分量作二级离散小波变换, 选择低频子带并对其进行奇异值分解, 同时对原始QR码水印进行奇异值分解。最后根据人眼视觉系统 （HVS） 特性, 选择合适的嵌入强度因子嵌入水印。结果 文中算法对于高斯噪声、 椒盐噪声、 斑纹噪声和泊松噪声、 JPEG压缩、 小角度的旋转攻击、 缩放攻击以及对比度增强有一定的鲁棒性。结论 该算法能够抵抗常见的水印攻击, 满足数字防伪以及版权保护的需要。