去除乘性噪声的非局部扩散模型

提出了一种基于非局部扩散的去除乘性噪声的模型。该模型根据图像噪声为高斯噪声的假设建立图像恢复的能量泛函,由变分法得到偏微分方程。通过人工合成图像和真实图像的实验结果可知,本文提出的模型在去噪效果方面优于基于有界变差的乘性噪声模型。     

去除乘性噪声的迭代重加权二阶正则模型

为了去除图像中乘性噪声的影响,在乘性噪声服从伽玛(Gamma)分布的假设下,提出了迭代重加权二阶导数(Hessian矩阵F范数)正则模型,从而推广了迭代重加权全变差正则模型．然后对迭代重加权Hessian矩阵F范数正则模型建立了原始-对偶算法．数值实验表明,文中模型和算法能够在有效去除噪声的同时,较好地保留图像的细节,抑制阶梯效应并避免边缘模糊．     

关联白噪声对细菌Logistic生长过程的影响

在细菌的Logistic生长过程中,考虑两种噪声的干扰作用,用Fokker-Planck方程,给出了稳态概率密度函数的表达式.通过引入适当的噪声,结果表明噪声的关联程度越高,越不利于细菌的生长;另一方面,加性噪声对概率密度分布具有扩散作用,乘性噪声对概率密度分布具有漂移作用.     

一种震动耦合扩散的去除乘性噪声模型

针对传统扩散模型在去噪中存在的边缘模糊问题,将震动滤波引入各向异性扩散模型中,建立了一种去除乘性噪声的模型。在去噪算法中采用BZN来区分边缘、噪声以及平滑区域。借助一种新的扩散速度函数,可以更好地去除乘性噪声。数值实验表明,该去噪模型可以更好地保护边缘,抑制＂阶梯效应＂。     

一种新的活动轮廓模型图像分割方法

局部二值拟合模型利用图像的局部邻域信息拟合能量函数,局部二值拟合模型相当于对活动轮廓内外进行局部均值滤波,因此该模型对高斯噪声有一定的抗噪性,但是该模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的分割结果。为了提高活动轮廓模型对椒盐噪声的鲁棒性,结合局部二值拟合模型中的局部拟合项,提出一种能消除椒盐噪声影响的新的局部拟合项。提出的拟合项的能量函数极小值是局部区域的中值,新的拟合项相当于对活动轮廓内外进行局部中值滤波,中值滤波对椒盐噪声不敏感。原模型中边缘停止函数是基于图像梯度信息,难以区分图像不同区域间模糊的弱边缘和灰度渐进图像目标,并且容易受到各类噪声的影响,抗噪声能力弱。提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性,降低高斯噪声和椒盐噪声对分割结果的影响。为了保持活动轮廓在演化过程中的稳定性,在曲线演化迭代过程中必须周期地初始化以使水平集函数重新变成带符号的距离函数,但重新初始化的计算量大。引入一个惩罚能量,解决水平集函数在演化过程中的重新初始化难题。对不同噪声污染的图像进行试验的结果表明,提出的模型可以取得较好的图像分割结果,比CV模型、LBF模型和LIF模型更具有优势。     

Parameter adaptive SAR image denoising method

In the traditional SAR image nonlocal means denoising algorithms, the patch similarity is measured by the accumulation of the pixel similarities, and a good denoising performance can be obtained for the additive noise model. This paper extends this idea to the multiplicative noise model for the SAR image, and improves the PPB (Probabilistic Patch-Based) algorithm under the weighted maximum likelihood estimation framework. Since the parameters setting in the PPB algorithm is complicated and it cannot adaptively get the best performance, this paper proposes a particle swarm optimization based parameter adaptive nonlocal means algorithm for SAR image denoising. Finally, experiments compared with the canonical PPB method on the real SAR image are carried out. Experiments demonstrate that the proposed method has a good performance in speckle reduction and details preservation.     

数字图像乘性与加性水印算法比较研究

本文利用数字图像离散余弦变换系数的广义高斯分布模型,在图像嵌入水印后峰值信噪比（peaksignaltonoiseratio,PSNR）--致的条件下,以检测概率为衡量指标,理论分析了数字图像加性和乘性算法在未受到攻击时的性能,乘性算法的性能随形状参数的变大而提高,而加性算法的相关检测器性能与形状参数无关。攻击实验分析表明,除了抗滤波攻击性能较差外,加性算法在其他攻击下表现出较强的鲁棒性。     

偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法

针对直接采用高斯白噪声去噪算法去除MRI图像中的莱斯(Rician)噪声仅能取得次优去噪效果这一问题,在DCT子空间非局部均值去噪算法基础上,提出一种偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法。首先分析MRI图像中Rician噪声的特性,给出在MRI模值平方图中估计噪声偏差的方法;然后使用偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法在MRI图像的模值平方图上进行去噪处理。在模拟MRI图像上进行实验,其结果表明,该算法在有效去除Rician噪声的同时,很好地保留了器官和软组织的细节纹理信息,取得了较好的去噪效果。       

基于惩罚函数的谐波信号个数估计

在加性噪声情形下,惩罚函数方法是一种简洁有效的谐波信号个数估计方法。本文将此方法用于乘性和加性噪声并存情形,通过最小化目标函数得到谐波信号个数的估计,并且证明了估计的一致性。模拟实验也证实了该算法在乘性和加性噪声并存情形依然有效。     

一类风险模型的破产概率的拉普拉斯变换

考虑一类带常利率且带干扰的复合Poisson风险模型的破产问题.在索赔额分布具有连续密度函数的较一般条件下,利用该模型的破产概率所满足的积分-微分方程,给出此破产概率拉普拉斯变换的显示表达式.     

融合卡方累积分布函数和PDE的曲波阈值去噪法

针对硬阈值函数不连续导致视觉失真和软阈值函数存在恒定重构偏差的问题,依据噪声的曲波系数分布特性以及理想阈值函数特性,提出了基于卡方累积分布函数的新阈值函数．为了克服阈值去噪法固有的环绕效应和难以兼顾细节保持与去噪效果的性能缺陷,将偏微分方程去噪图像中包含的有益信息融合进新阈值函数去噪图像中,提出了新去噪方法．理论分析和仿真结果一致表明,较软、硬阈值去噪法,文中采用卡方累积分布函数和偏微分方程改进的曲波阈值去噪方法,可以有效地改善去噪效果和视觉质量．     

一种基于伪随机序列水印的二维倒谱域图像水印算法

将二维倒暗变换引入到图像水印算法，提出了一种新的倒谱域数字图像水印算法，该算法将一伪随机序列作为水印嵌入到宿主图像的二维倒谱系数中．水印检测不需要原始图像．计算机仿真结果表明所提方法满足水印的不可感知性．且可抵抗多种水印攻击．如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波以及其他图像处理操作等．     

基于局部保边函数的低信噪比图像去噪

传统的去噪算法要求含噪图像信噪比较高,并且去噪后图像边缘及纹理信息受到不同程度地损失。本文针对传统算法的不足,提出了基于局部保边函数的低信噪比图像去噪算法,首先对低信噪比图像运用自适应中值滤波器减少椒盐噪声对图像的影响同时保留图像边缘和纹理等细节信息;其次分析处理后的图像局部邻域内像素之间的关系,设计图像局部保边映射函数,最后利用Poly-Ribière-Polak(PRP)算法求出目标函数的最值进而实现低信噪比图像的去噪处理,去除高斯噪声和残余的椒盐噪声。 与传统算法相比,本文去噪效果较好,尤其是对PSNR为5.4db的低信噪比图像去噪后图像PSNR 达到24.3dB。     

具有乘性噪声的线性振荡器的随机共振

研究了具有乘性色噪声的过阻尼线性振荡器的随机共振现象。基于线性系统理论,得到了系统输出幅度增益的精确表达式。讨论了乘性噪声的强度、自相关速率以及振荡器参数对输出幅度增益的影响。研究表明,输出幅度的增益是色噪声的强度和相关速率以及激励信号频率的非单调函数。而且,适当的噪声参数和振荡器参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益。     

基于伪Zernike矩的图像自适应RST不变水印

针对旋转、缩放和平移等几何攻击能够破坏水印检测的同步性，容易使常规水印算法检测失败的问题，利用图像伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质，结合奇偶量化，提出了一种图像自适应旋转、缩放和平移不变水印算法．首先计算图像的伪Zernike矩，选取适宜于生成水印的矩，再对所选的矩幅度进行奇偶量化生成自适应水印序列．检测时，利用归一化汉明函数判断水印的相似度．实验结果表明不变水印算法可以抵抗任意角度旋转攻击和缩放攻击．对JPEG压缩，噪声，滤波等常规攻击，提取水印的相似度均在0.95以上。     

延迟双稳系统中乘性和加性噪声诱导的随机共振

在双稳系统基础上,基于随机共振(SR)理论,研究非对称双值噪声、方波信号以及乘性和加性噪声驱动的延迟双稳系统中噪声强度、噪声相关时间、方波幅度对系统输出信噪比(SNR)的影响.在绝热极限条件下,利用小延迟近似,得到系统输出信噪比的表达式,给出SNR随噪声强度、噪声相关时间以及方波信号幅度的变化曲线.结果表明,SNR与双值噪声的强度和非对称性、与乘性和加性噪声的强度以及与方波信号的幅度关系都表现出SR现象.SNR随延迟时间、色噪声的相关时间及系统参数的变化而非单调变化.     

一类风险过程的破产时刻罚金折现期望

引入一类带有关卡红利策略的经典风险模型.在这种策略下,若保险公司的盈余不高于某给定水平,则无红利支付;若保险公司的盈余高于某给定水平,则按不大于保费率的一常数支付率支付红利.就利息力为常数的情形,给出该模型下破产时刻罚金折现期望满足的积分-微分方程.     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。     

一种新的测地线主动轮廓图像分割方法

测地线主动轮廓模型是一种重要的图像分割方法,它对噪声图的分割效果很大程度上依赖于图像平滑的质量.为了使图像平滑和图像分割有机的结合起来,文中首先利用方向曲率模值提出描述图像平滑度的泛函,推导出一种四阶偏微分方程(PDE)图像降噪模型,它能在有效降噪的同时,保持良好的图像特征.该方法处理结果为分段线性图像,且在目标边缘处梯度存在阶跃.利用降噪结果的这一特点作为图像特征的描述函数,文中提出一种新的测地线主动轮廓(new geodesic active contour)模型.实验表明,新模型轮廓提取能力强、收敛速度快.以文中的降噪模型进行预处理,对基于区域的主动轮廓模型分割效果也有较大的提高.     

Image denoising and boundary extraction based on game theory

Half-quadratic regularization is a classical image denoising method.In removing image noise,the image boundary can be obtained.Since the boundary obtained by the half-quadratic regularization model is too fuzzy and the denoising effect is not ideal,the half-quadratic regularization model is improved by the game method,the image is denoised and the boundary is extracted simultaneously.Two participants are defined,with the classical half-quadratic regularization method used as the target function of denoising,and a relatively novel global sparse gradient model selected as the target function of boundary extraction.The two participants,image denoising and boundary extraction,iterate alternately in a game process,with their convergence points as the Nash equilibrium points.The proposed model is applied to various types of images,and the algorithm proposed can lead to good results in both numerical results and visual effects.Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the half-quadratic regularization model,thus obtaining better denoising and boundary extraction effects.