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噪声和图像的细节特征主要集中于图像高频部分,在图像去噪过程中,图像的某些重要特征(如边缘、细小纹理等)易受到破坏.针对这一情况,本文提出基于曲率变分正则化的小波变换图像去噪方法,首先用小波提取图像的高频成分,对图像进行增强处理,然后用增强图像的水平集曲率建立一个基于水平集曲率的曲率驱动函数,再将曲率驱动函数作为一个校正因子引入到变分模型中,建立曲率变分模型,用以控制图像的整体结构.在缺乏图像梯度信息的情况下,该模型克服了ROF模型错误扩散这一缺点,符合图像处理的形态学原则.最后,用建立的曲率变分模型处理提取的高频成分,重构处理后的高频成分和原来的低频成分,得到去噪后的图像.分析和仿真结果表明,新算法可有效抑制噪声,有极高的图像结构相似度,去噪效果明显. 相似文献
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一种基于变形模型的红外图像去噪新方法 总被引:8,自引:0,他引:8
红外图像去噪的新方法采用了平滑约束计算机视觉问题的变形模型,并根据 红外图像的成像特点,提出了用变形模型的空间变化尺度因子,去控制红外图像的平滑去噪操作,使得去噪处理具有良好的保边缘性能。 相似文献
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基于总变分和中值滤波的图像去噪方法 总被引:1,自引:1,他引:0
总变分图像去噪方法是一种经典的图像去噪算法,但是在噪声水平较高时容易产生虚假边缘,从而影响了去噪效果。为了克服总变分去噪算法容易产生虚假边缘的不足并有效地去除噪声,在此利用噪声的无方向性这一与边缘特性不同的特点,提出了一种结合中值滤波和总变分的图像去噪方法。为了说明该去噪算法的有效性,进行了大量的仿真实验。实验结果表明,该方法降噪效果明显,人眼能直观感受到图像质量的改善,在高噪声水平下,其峰值信噪比至少提高了1.2dB左右。 相似文献
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基于变分框架和相变换理论,提出能量泛函应用于图像显著性检测,采用Sobolev梯度法最小化该能量泛函,由此导出基于时间的演化系统应用于计算机视觉选择,其检测过程是图像显著和非显著分量的竞争变化.比较传统的L2梯度,Sobolev度量具有更好的正则性.论文阐述了演化系统的动态行为和视觉选择之一致性,这对探索新的显著性检测机制非常重要.实验显示,本文模型在较好压制图像背景的同时,获得较为精细的目标、纹理,绒毛等信息,这些信息对于视觉感知是非常重要的. 相似文献
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本文在泛函空间理论基础上提出了一种整体变分与小波阈值萎缩复合的图像去噪模型。复合模型在小空间规整化约束下实现整体变分优化去噪,保持图像边缘特征减弱值阶跃现象;复合模型处理图像中不存在Gibbs现象且可应用于大噪声图像恢复缺失信息。DCT变换是一种表征图像纹理特征的变换域处理方式,本文最后将DCT变换引入复合模型,得到保持纹理特征的复合去噪模型。理论和实验证明了本文提出的模型在图像去噪中的有效性。 相似文献
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针对全变分模型(total variation,TV)以图像的梯度信息作为去噪的尺度参数,未考虑图像局部纹理的方向性的缺点,提出了一种基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型(Adaptive directional total variation,ADTV),并推导出该模型的迭代数值求解过程。在该模型中,首先,计算出图像局部方向的角度矩阵。然后,构造与图像纹理方向一致的椭圆区域代替TV模型的圆形区域。最后,通过优化最小化算法迭代求解以获得去噪后图像。通过对比实验证明,本文提出的模型取得了更高的峰值信噪比,去噪过程中更好地增强了图像的细节信息。 相似文献
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对于全变分降噪模型,Split Bregman算法收敛快而且具有较好的降噪效果.通过研究Split Bregman算法,提出了一种自动调节拉格朗日乘子和罚参数的自适应Split Bregman算法.实验结果表明,新方法与传统Split Bregman算法相比具有更快的收敛速度,同时能在保持红外图像边缘特性的前提下有效地去除噪声. 相似文献
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一种基于全变差模型的欠采样图像重构方法 总被引:2,自引:1,他引:2
基于全变差范数最小化模型,构造了一种新的图像重构算法;利用欠采样域内的融合信息,结合构造的图像重构算法,提出了一种基于压缩感知理论的图像融合模型.数值实验表明,构造的重构算法与传统算法相比,在一定程度上减少了所需的采样数量;提出的融合模型对多类图像具有较优的融合效果. 相似文献
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针对TV模型去噪后图像容易产生“阶梯效应”的现象,提出一种全变分耦合图像去噪模型。首先,根据去噪过程中图像梯度的变化趋势,构造一个趋势保真项,该保真项不但能有效去除图像噪声,而且能抑制“阶梯效应”。然后用小波在频域里对图像进行系数分解,利用Canny算法的边缘检测特性,设计控制函数,控制能量的扩散方向,保持了TV模型和趋势保真项的优点,能够在保护图像边缘纹理等细节信息的同时,抑制“阶梯效应”。实验结果表明,新模型的峰值信噪比、结构相似度、视觉效果均有显著提高。另外,所提模型的运行时间较短。 相似文献
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基于偏微分方程的图像去噪方法由于将数学与工程结合得更加紧密,具有较强的自适应能力和灵活性.本文首先介绍了目前已经提出的变分模型的快速Split-Bregman算法,然后通过大量数值实验对不同模型的去噪效果进行了比较.所研究的模型包括L1范数、L2范数、LTV(1ayered total variation)规则项、MTV(multicharmel total variation)规则项和CTV(color total variation)规则项,从灰度图像和彩色多通道图像两方面进行分析.实验结果表明对于灰度图像基于L1范数的TV去噪模型效果较好,彩色图像中CTV模型对图像去噪边缘保持最好,其他依次是MTV模型、LTV模型. 相似文献
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To solve the problem of the staircase effect and removing mixed noise, including Gaussian and salt and pepper noise, which can occur during image formation and transmission, a total variation-based denoising model using an edge detection function is proposed. Moreover, an improved split Bregman iteration method is used to solve the nonlinear problem. The results of comparative experiments demonstrate that the proposed model removes Gaussian and salt and pepper noise while maintaining detailed features. 相似文献