基于拉普拉斯模型的双树复小波域图像降噪

分析了图像复小波变换的特点,根据复小波系数服从拉普拉斯分布的特性,采用最大后验概率估计,推导出一种复小波域的软阀值去噪方法。在实验中,分别与图像小波域、复小波域的高斯概率分布模型的去噪方法进行对比分析。结果表明,文中的去噪方法,在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息,且峰值信噪比有所提高,取得很好的降噪性能。     

小波域隐Markov树模型的图像去噪快速算法

小波域隐Markov树模型(Hidden Markov Tree Model，简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征，但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景，提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT，对小波系数进行粗分类，在此基础上，不同类别的小波系数被分别建模，并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数，从而提高了模型的精度，同时减小了训练算法的计算量。对于含复杂场景或纹理的图像，提出了基于方差粗分类的训练算法，也能有效地提高模型精度。对自然图像和SAR图像的去噪实验表明，采用粗分类训练算法的HMT去噪模型的去噪效果在客观指标上优于现有的HMT去噪模型。     

小波域局部信息约束的鲁棒模糊聚类算法

提出了一种结合颜色特征与纹理特征的彩色图像分割算法.将图像转换到Lab颜色空间计算像素的平方欧式距离.在局部窗口上对图像进行小波分解,对所得高频子带的小波系数建立广义高斯分布(Generalized Gaussian Density,GGD)模型,以GGD模型的参数表示局部窗口的纹理特征.以Kullback-Leibl...     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

广义S变换域低照度图像时频分析及滤波

为降低二维广义S变换的计算复杂度和内存占用度,基于二维广义S变换时频分析原理,提出了一种改进快速离散正交S变换算法(FDOST).采用FDOST算法对低照度图像进行S变换,分析了高斯噪声和原始图像在广义S变换域的时频分布,给出了区分原始图像和高斯噪声的方法以及基于改进广义S变换低照度图像时频滤波法.对合成含噪图像和实际低照度图像进行去噪仿真,结果表明:基于改进广义S变换FDOST滤波方法可去除图像中的高斯噪声,去噪后图像信噪比较去噪前提升了6%,最大化保留了原始图像信息.     

多尺度图像迭代去噪

为了解决传统图像去噪算法仅对平稳噪声或缓慢变化噪声有效，且存在残留图像噪声较大的问题。研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及图像和噪声小波模极大值随尺度的变化大小不同，运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小，完成了多尺度图像去噪。实验结果表明：对峰值信噪比较低的图像去噪，本方法去噪后峰值信噪比比传统的方法高，并且保留较多的图像细节。该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于Contourlet域HMT模型的图像融合

针对小波域隐马尔可夫树融合速度较慢、方向信息少的缺点,提出了一种图像融合新算法．首先将待融合图像进行Contourlet分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用模极小值的规则融合,高频方向系数经过Contourlet域隐马尔可夫树训练后求得边缘概率密度函数,与原系数相乘得到新的方向系数,然后采用局部内积的规则对高频系数融合．对融合后的系数进行逆Contourlet变换,从而得到融合后的图像．由于Contourlet域隐马尔可夫树模型在细尺度方面能够跨越几个相邻的方向子带,方向子带间具有与尺度相似的统计模式,因此该算法不仅能提高建模精度,而且能降低运算的复杂度(减少了参数数目)．仿真实验表明,相比Contourlet和小波域同类算法,这种算法能够得到更加清晰光滑的融合图像;标准差、平均梯度、平均交叉熵等统计指标均比小波域隐马尔可夫树有显著改善,训练速度提高了17倍左右,且能够快速融合采用小波域隐马尔可夫树算法比较困难的图像．     

广义非局部均值和自相似性的超分辨率算法

提出一种利用广义非局部均值和自相似性的图像超分辨率算法．该算法不仅利用图像的自相似性将低分辨率图像与其下采样图像作为一个训练库,而且利用非局部平均算法的良好特性提高复原图像的质量．该算法首先提取低分辨率图像的高斯差特征系数,然后利用广义非局部平均算法来估计待复原图像丢失的高频细节,获得高分辨率图像．实验结果表明,该算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比,具有更好的主观和客观质量．     

图像小波系数的自相似性在图像去噪中的应用

讨论了图像小波系数的四叉树结构及统计规律,指出在四叉树各层节点的小波系数具有自相似性,利用这种自相似性建立混合高斯模型对小波系数进行描述;此外,四叉树层与层间的节点之间具有相关性,利用小波域系数间的自相似性信息和相关性建立隐式马尔科夫树模型(HMT),用于去除图像信号中的高斯白噪声,并利用Lenna图像进行试验仿真;与传统的低通滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时更好地保存了图像的细节和边缘信息.结论表明,隐式马尔科夫树(HMT)模型较精确的体现了图像的特征,具有较好的去噪效果.     

基于双树复小波和广义高斯密度的纹理图像检索

提出了一种基于双树复小波变换结合广义高斯密度和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法。该方法运用双树复小波变换对检索图像和目标图像进行分解,在每层生成6个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离度量图像的相似性。实验表明,该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法以及在3层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型的检索方法有更高的检索率。     

像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案设计

为提高分布式视频编码系统解码WZ帧的图像质量,提出了像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案. 该方案充分考虑了边信息与原始WZ帧间的相关性,以广义高斯分布作为虚拟相关信道模型,提高率失真性能;用广义高斯分布做相关噪声模型,对给定量化区间,计算边信息已知情况下WZ的条件期望作为WZ重构值;为了不过多地增加重构方案的复杂度,将广义高斯分布的形状参数固定为0.5,推导出重构WZ帧的闭式表示. 实验结果表明,基于广义高斯分布的WZ帧重构方案能有效提高率失真性能和改善重构WZ帧的图像质量.     

基于小波域自适应高斯混合模型的图像去噪方法

提出了一种基于小波系数局部统计模型的图像去噪方法。该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明,利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。     

二代曲线波图像恢复模型及其算法

假定图像属于Besov空间,可以利用小波系数和Besov范数的等价性来度量图像小波分解的稀疏性． 但是,小波并不能十分有效地表示光滑函数的边界,而曲线波对于具有C2奇异性的光滑函数能够达到渐进最优的稀疏表示． 基于上述分析,提出了新的二代曲线波的图像恢复模型,运用曲线型分解空间来刻画二代曲线波系数的稀疏性． 此外,利用广义条件梯度法得到了迭代硬阈值算法,并给出了解的收敛性定理和停止准则． 实验表明新算法比已有方法具有更高的信噪比和更好的主观视觉效果．     

基于图像特征和HVS的数字水印算法

提出了一种基于图像的统计特征与人类视觉系统相结合的水印嵌入方法.原始图像经4级小波分解后,在除低频子带与第一层子带之外的子带中选择重要系数,结合视觉掩蔽模型嵌入水印,实验仿真表明水印是不可见的,并且具有较好的鲁棒性.     

基于加权星图稀疏正则化的图像压缩感知重构

为了更有效地表达图像的高阶稀疏结构,提出基于图稀疏正则化的压缩感知重构算法,通过图论方法描述图像稀疏系数间的相关性。首先,采用图结构化稀疏度量表征图像的非局部相似性,并化简稀疏系数的完全图结构为仅与均值节点连接的星图结构,以实现更高效的稀疏表达;然后,通过加权范数的形式体现稀疏系数的不同重要性,达到自适应恢复的目的。进一步,提出求解星图稀疏模型的近似消息传递算法,通过引入辅助变量,使得权值参数和稀疏系数的优化问题更易求解。实验结果表明,所提出的算法在客观质量和主观质量上优于其他基于非局部稀疏模型的重构算法,验证了星图稀疏模型的有效性。     

考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian 分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.     

Combining the wavelet and second order total generalized variation for the image zooming algorithm

A new image zooming model combining the wavelet and second order total generalized variation is proposed. The original image is regarded as the wavelet low-frequency band for the zoomed image, and the high-frequency bands are estimated. Further processing is implemented for the zoomed image using the second order total generalized variation. The second order total generalized variation may lead to an absence of the staircase effect and keep most details, and therefore, the high quality image is reconstructed. Finally, experimental results have illustrated that our algorithm not only can achieve better zooming but also can produce a very satisfactory denoising effect.