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针对医学、天文图像中的泊松噪声,基于广义全变差的图像泊松去噪模型,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应广义全变差的图像去噪算法。该算法利用广义交叉验证技术,使得模型中的正则化参数在算法迭代过程中可以自动更新。数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。 相似文献
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ROF去噪模型对高斯噪声有很好的去除效果,但并不适合处理泊松噪声.该模型会造成含泊松噪声图像的边界模糊.针对泊松噪声类型,文献上提出了修正ROF模型.分析了修正ROF模型解的存在性和唯一性.采用逐步线性化的方法处理该模型具有强烈非线性的保真项,克服了其求解上的困难,并应用分裂Bregman算法,使得该模型可以快速求解.数值实验结果表明,该算法较好地保留了图像亮度较弱部分的细节信息,对实际CT图像的去噪效果优于传统的ROF模型,且收敛速度快. 相似文献
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为了进一步提高图像去噪的效果,针对图像泊松噪声的特点,提出了一种有效的基于分数阶导数的图像泊松去噪的变分模型。该模型继承了全变分模型去噪效果良好的优点,并且很好地利用分数阶微分特有的幅频特性优势,在处理图像细节和纹理特征方面很好的保留了图像的“弱信息”。数值实验结果表明,该分数阶变分方法的去噪效果优于传统的整数阶变分方法,能很好地保留图像的边缘细节特征。 相似文献
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为了有效抑制高斯-泊松混合噪声,针对调和模型不能有效保存图像的边缘细节信息和Kullback-Leibler散度作为保真项(KL保真项)的全变差图像恢复模型对光滑的区域部分去噪会产生“阶梯效应”的不足,提出一种针对高斯-泊松混合噪声去噪的图像恢复变分模型。该模型利用增广拉格朗日算法进行数值实现,将调和模型和全变分模型按照比例进行融合,结合两种模型的优点,增强模型的去噪性能;Kullback-Leibler散度作为保真项和[L2]保真项按照比例进行混合,能有效去除高斯-泊松混合噪声的同时,保护图像的边缘细节;使用多幅含不同混合噪声的图像进行对比实验,采用峰值信噪比、结构相似度指标评定图像的恢复效果。实验结果表明,该模型的峰值信噪比和结构相似度大于使用Kullback-Leibler散度作为保真项的全变差图像恢复(TV-KL)模型、改进MS模型(MRT),以及保真项混合模型(MFT)这三个模型,并且计算的CPU时间更短,去噪效果得到明显改善。所提模型具有更好的去噪性能,有效地保持了图像细节和纹理特征方面的信息,获得了更理想的视觉效果,不仅能提高了图像质量,而且在客观上得到了有效的证实,可以应用于X射线图像去噪。 相似文献
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目的 全变分(TV)去噪模型具有较好的去噪效果,但对于图像的弱边缘和纹理细节的保持不够理想。自适应分数阶全变分(AFTV)模型根据图像局部信息,区分图像的纹理区域和非纹理区域,自适应计算投影算法中的软阈值,可较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,但该方法当噪声增大时“阶梯”效应比较明显,弱边缘和纹理细节保持效果不够理想。针对该问题,提出一种改进的分数阶全变分去噪算法。方法 该算法在计算残差图像时,用分数阶全变分模型替代整数一阶全变分模型,并根据较精确的残差图像的局部方差区分图像纹理区域和平坦区域,使保真项参数的自适应选取更加合理,提高了算法的去噪性能。结果 针对3种不同类型的噪声图像,将本文模型与TV模型和AFTV模型进行对比实验,并采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)评定去噪效果和纹理保持能力。对于高斯噪声图像,本文算法在PSNR方面比TV模型和AFTV模型分别可平均提高2.72 dB和1.38 dB,SSIM分别可平均提高0.047和0.020。对于椒盐噪声图像,本文算法结合中值滤波算法在PSNR和SSIM方面比传统中值滤波算法分别可平均提高1.308 dB和0.011。对于泊松噪声图像,本文算法在PSNR、SSIM方面与AFTV较接近,比TV分别可提高1.59 dB和0.005。结论 通过对添加不同类型的噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与TV和AFTV相比均有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与AFTV的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。且本文算法普适性较好,能有效去除多种典型类型的噪声。 相似文献
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《计算机辅助设计与图形学学报》2017,(3)
为了改善已恢复图像的图像质量,提出一种基于变分模型的图像复原算法.首先通过多曝光图像成像算法重建出对于光照具有线性响应的亮度图像,并采用泊松-高斯噪声模型对图像退化过程进行建模;然后通过分析亮度图像的同态子块,将泊松-高斯噪声模型的未知参数估计问题转化为求解一个线性方程组;再根据贝叶斯公式和最大后验概率准则推导出一个具有严格凸函数性质的变分模型,其最优解即为对于无噪图像的最优估计;最后利用最小二乘法以及最速下降法分别对噪声的参数以及无噪图像进行估计.实验结果表明,本文算法能够在抑制噪声的同时保证图像的细节与图像质量. 相似文献
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近年来,国内外学者对于泊松噪声的研究越来越多,在TV模型的基础上提出了不少二阶去噪模型,它们在有效去除噪声的同时,很好地保护了图像边缘细节,但是共同的缺点是产生了“块效应”。针对这一不足,文中提出了一种四阶去噪模型,运用变分原理得到了其相应的欧拉拉格朗日方程,并用梯度下降法求解拉格朗日方程。文中运用差分法对该模型进行了数值求解与仿真,实验结果表明,提出的方法不仅去噪效果良好,而且有效改善了二阶去噪模型中出现的“块效应”,同时有效保护了边缘细节。 相似文献
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气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。 相似文献
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Variational image restoration models for both additive and multiplicative noise (MN) removal are rarely encountered in the literature. This paper proposes a new variational model and a fast algorithm for its numerical approximation to remove independent additive and MN from digital images. Two previous works by L. Rudin, S. Osher, and E. Fatemi [Nonlinear total variation based noise removal algorithms, Phys. D 60 (1992), pp. 259–268] and Z. Jin and X. Yang [Analysis of a new variational model for multiplicative noise removal, J. Math. Anal. Appl. 362 (2010), pp. 415–426] are used to develop the new model. As a result, developing a fast numerical algorithm is difficult because the associated Euler–Lagrange equation is highly nonlinear and standard unilevel iterative methods are not appropriate. To this end, we develop an efficient nonlinear multigrid approach via a robust fixed-point smoother. Numerical tests using both synthetic and realistic images not only confirm that our new model delivers quality results but also that the proposed numerical algorithm allows a very fast numerical realization of the model. 相似文献
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目的 医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法 本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果 针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法(ROF)和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1.67 dB和2.93 dB,SSIM分别平均提高0.29和0.26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论 根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。 相似文献
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Poisson noise removal problems have attracted much attention in recent years. The main aim of this paper is to study and propose an alternating minimization algorithm for Poisson noise removal with nonnegative constraint. The algorithm minimizes the sum of a Kullback-Leibler divergence term and a total variation term. We derive the algorithm by utilizing the quadratic penalty function technique. Moreover, the convergence of the proposed algorithm is also established under very mild conditions. Numerical comparisons between our approach and several state-of-the-art algorithms are presented to demonstrate the efficiency of our proposed algorithm. 相似文献
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Joseph Salmon Zachary Harmany Charles-Alban Deledalle Rebecca Willett 《Journal of Mathematical Imaging and Vision》2014,48(2):279-294
Photon-limited imaging arises when the number of photons collected by a sensor array is small relative to the number of detector elements. Photon limitations are an important concern for many applications such as spectral imaging, night vision, nuclear medicine, and astronomy. Typically a Poisson distribution is used to model these observations, and the inherent heteroscedasticity of the data combined with standard noise removal methods yields significant artifacts. This paper introduces a novel denoising algorithm for photon-limited images which combines elements of dictionary learning and sparse patch-based representations of images. The method employs both an adaptation of Principal Component Analysis (PCA) for Poisson noise and recently developed sparsity-regularized convex optimization algorithms for photon-limited images. A comprehensive empirical evaluation of the proposed method helps characterize the performance of this approach relative to other state-of-the-art denoising methods. The results reveal that, despite its conceptual simplicity, Poisson PCA-based denoising appears to be highly competitive in very low light regimes. 相似文献
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稀疏性正则化的图像泊松恢复模型及分裂Bregman迭代算法 总被引:2,自引:0,他引:2
生物医学、天文等成像系统通常会受到泊松噪声的干扰, 基于图像在过完备字典下的稀疏表示, 在贝叶斯最大后验概率估计框架下, 建立了针对泊松噪声的稀疏性正则化图像恢复凸变分模型, 采用负log的泊松似然函数作为数据保真项, 模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性, 并附加恢复图像的非负性约束. 进一步, 基于分裂Bregman方法, 提出了求解该模型的多步迭代快速算法, 通过引入辅助变量与Bregman距离, 可将原问题转化为两个简单子问题的迭代求解, 大幅度降低了计算复杂性. 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性. 相似文献