基于变分和小波变换的图像放大算法

为了更好地放大图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像放大算法.该算法的思想是先构造一个用Besov范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到放大图像.小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得文中新算法具有运行时间短、速度快的特点.与传统的插值放大图像不同,该算法是用变分的思想进行图像放大.理论分析和实验仿真表明,该算法能达到和样条插值同样的放大效果.     

基于小波变换和变分的图像放大算法研究

想要图像得到最有效的放大,那么选择使用小波变换思想就可以实现,在实际工作中,有效的提出变分图像放大算法以及提出小波变换图像放大算法,同时完成上述算法的有效结合,上述结合使用的算法思想指的是首先完成一个用Besov范数估计图像正则性变分泛函的有效构造,在上述的基础上选择对小波域中存在的最小化变分泛函进行引入,之后将图像放大.在完成小波变换之后,促使高频分量含有非常丰富的细节边缘信息类型,所以在上述的基础上就可以完成高质量图像的构建.同时引入小波,可以促使文中新算法可以具备以下几个特点:运行时间非常短,运行的速度非常快等.这样一来相比传统形式的插值来说其完成放大图像的情况是不一致的,上述提到的算法主要的作用是在使用变分思想的基础上完成图像的放大.在完成理论分析以及实验仿真之后得到,上述算法可以跟样条插值一样取得非常显著的放大效果.     

基于单层小波变换的图像融合压缩感知研究

提出了一种将单层小波变换与压缩感知相结合的图像融合新方法，仅通过测量图像的高频小波系数且保留了低频小波系数，利用不同的方案对低频小波系数和高频小波系数的测量进行融合。结合总变分（TV）最小化算法和融合测量来恢复高频小波系数，运用逆小波变换对融合图像进行重建。实验表明，该方法具有良好的融合性能和较低的计算复杂度。     

基于模糊函数估计和变分泛函数优化的含噪声模糊图像复原算法

针对摄影图像中常见的噪声和模糊同时退化图像的问题,提出一种Radon变换估计模糊函数结合变分泛函优化的图像复原算法。算法首先利用方向滤波器对图像去噪,然后利用Radon变换以去除方向滤波在模糊函数估计中引起的偏差,再利用模糊函数通过去卷积操作去除模糊,最后在去模糊的基础上利用 L0梯度范数的变换泛函的优化算法,去除剩余噪声从而对图像进行复原。实验表明,该算法可以有效地恢复摄影图像中的场景。     

基于Shearlet的双正则化图像压缩采样恢复

针对图像压缩采样中正交小波变换方向有限和单一正则化的问题,提出了一种基于Shearlet的双正则化图像压缩采样恢复算法。该算法用Shearlet作为图像的稀疏表示,用交替最小化对联合正则化模型进行求解。实验结果表明,该算法恢复的图像与单一的全变分正则化方法和小波变换相比有更好的视觉效果,更高的峰值信噪比。     

一种利用整体变分的深度恢复算法

由散焦图像恢复三维景物的深度信息是一个不适定问题.提出一种新的基于整体变分的散焦图像深度恢复算法:首先将散焦图像深度恢复转化为带有整体变分正则化项的能量泛函极值问题,然后采用变分原理将其中的最小化问题转为偏微分方程的求解,最后通过方程迭代获得深度的最优解.该算法避免了解不适定问题的逆,恢复聚焦图像等问题.模拟图像和真实图像的实验结果表明该算法是有效的,与最小二乘法相比具有较小的均方根误差.     

一种基于形态学的小波阈值去噪方法

如何选取阈值是小波图像去噪的关键,在图像去噪的同时,还应尽量保留图像的边缘信息,基于这一思想,提出了一种基于形态学的小波去噪算法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理,并结合半-软阈值去噪技术。实验表明,该算法在去噪的同时,很好地保留了图像的边缘信息。     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

非局部的变分正则化图像放大算法

针对Chambolle图像放大模型存在分块效应,提出一种非局部的变分正则化图像放大算法。该算法的思想是构造一个适用于图像放大的变分泛函,该泛函由正则项和数据保真项构成,其中图像的正则项是用非局部全变差范数进行估计,进而用迭代投影方法求泛函的最小解,即为放大后的图像。与传统的图像插值方法不同,该算法是用变分的思想进行图像放大,非局部全变差的引入更使得该算法不只是利用图像的单个像素点,或某一邻域内的灰度和梯度信息进行放大,而是更大范围地利用了图像本身的信息,这将更有效地保留图像特征,避免了Chambolle方法在图像放大时出现的分块效应。实验结果表明,该算法能更好地保留边缘和细节信息,放大图像的清晰度比Chambolle图像放大方法和样条插值的效果要好。     

一种加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法——基于SWT和DTCWT

提出了一种基于静态小波变换和对偶树复小波变换的加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法。在第一次局部维纳滤波中,用静态小波变换对含噪图像进行分解,然后利用椭圆方向窗来估计不同方向子带的各点信号的方差;在第二次的局部维纳滤波中,第一次局部维纳滤波恢复后的图像被对偶数复小波变换分解后,利用由子带能量自相关函数确定的自适应窗来估计不同方向子带的各点信号的方差,然后利用逆对偶数复小波变换对图像进行恢复。实验结果及分析表明了该去噪算法的有效性。     

一种基于形态学的小波自适应去噪算法

针对常规的去噪算法会引起图像边缘模糊,而在保留和增强图像边缘时又会影响图像的去噪效果的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法,利用多种结构元复合形态滤波器对噪声图像预处理,然后对处理后的图像采用小波自适应阈值进行二次滤波去噪,最后对图像进行重构得到去噪后的图像.实验表明,该算法能对受不同程度、类型的噪声污染的图像进行有效地的处理,并且在去噪时能保持更多的图像边缘.     

一种基于M带小波变换的多幅图像去噪算法

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究的一个热点。大多数的研究考虑的都是单幅图像样本的情况,在基于图像的多幅含不同均匀噪声拷贝的两带小波去噪方法的基础上,把多幅含噪图像拷贝的两带小波去噪方法推广到了M带,提出了一种基于M带小波变换的多幅图像去噪方法。实验结果表明该方法的去噪效果要优于相同条件下的两带小波的去噪效果。     

小波分析理论与图像降噪处理

简要介绍了小波分析基本理论中的小波变换和小波包变换,重点论述了小波分析在图像降噪处理中的应用及其算法流程。在此基础上,利用Matlab R2007进行了图像去噪仿真测试,并对仿真结果进行了分析。结果表明,利用小波分析理论进行图像降噪处理,能够取得较好的降噪效果。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。     

A new wavelet-based fuzzy single and multi-channel image denoising

In this paper, we propose a new wavelet shrinkage algorithm based on fuzzy logic. In particular, intra-scale dependency within wavelet coefficients is modeled using a fuzzy feature. This feature space distinguishes between important coefficients, which belong to image discontinuity and noisy coefficients. We use this fuzzy feature for enhancing wavelet coefficients' information in the shrinkage step. Then a fuzzy membership function shrinks wavelet coefficients based on the fuzzy feature. In addition, we extend our noise reduction algorithm for multi-channel images. We use inter-relation between different channels as a fuzzy feature for improving the denoising performance compared to denoising each channel, separately. We examine our image denoising algorithm in the dual-tree discrete wavelet transform, which is the new shiftable and modified version of discrete wavelet transform. Extensive comparisons with the state-of-the-art image denoising algorithm indicate that our image denoising algorithm has a better performance in noise suppression and edge preservation.     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足,用于红外图像去噪中没有较好的逼近精度和稀疏表达能力。为解决上述问题,提出一种基于Curvelet变换的阈值改进算法,即采用软硬阈值结合的方式,形成新的阈值函数。通过对可见光和红外图像进行仿真实验。结果表明,该方法与正交小波去噪以及软硬阈值去噪算法相比,在去噪和保持边缘的同时,取得了较好的红外视觉效果,并且峰值信噪比PSNR也得到一定的提高。     

小波去噪在智能引线键合机图像处理中的应用

针对小波去噪中硬阈值法和软阈值法存在的缺陷,提出了一种新的多尺度自适应阈值选择算法,该方法根据小波变换的特点和噪声信号的3σ,准则,对于不同的小波系数乘以一个与自身小波系数相关的降噪因子.在现有的图像去噪评估算法的基础上,提出了基于图像平滑度和匹配度的去噪效果评估算法.实验结果表明:多尺度自适应阈值选择算法能有效去除图...     

基于小波变换的图像去噪优化算法

提出了一种基于小波变换的图像去噪优化算法。先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再利用广义交叉确认原理求出的阈值对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像。该算法能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,提高了信噪比。     

改进小波包分析在图像噪声处理中的应用

针对图像消噪问题,提出了改进小波包分析算法.该算法对小波包分解和重构算法进行了改进,通过对小波包分解系数的重新排序,解决了由于隔点采样而引起的频带混叠问题,并对小波消噪原理进行了深入分析.通过对图像的消噪处理,该算法消噪效果优于二维小波变换和小波包分析算法,具有更为广泛的应用价值.