基于像素预判的各向异性扩散并行图像恢复

基于各向异性扩散去噪模型(P-M)的图像恢复思想,提出了一种新的利用像素预判断的图像恢复并行高效算法模型。该模型充分利用图像中每一个像素的预判断知识,设计COW工作站机群以结合实现并行算法。实验结果表明,该算法既能提高P-M算法的运行效率,又能获得与其相当的恢复质量。     

米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法

针对原始的各向异性扩散模型在对带噪图像去噪时,只利用了邻域内东、南、西、北4个方向上的参考信息,使得去噪效果不够明显的问题,提出了米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法。该算法在利用了原始算法中待修复点周围4个方向上参考信息的基础上,还引入了该点邻域内对角线方向上的新信息,给出了采用周围8个方向上的信息进行对图像去噪的新模型,同时证明了该模型的合理性。用新提出的算法与原算法以及一种改进的同类算法对4幅带噪图像进行去噪。实验结果表明,新提出算法去噪效果的峰值信噪比(PSNR)相比原算法和改进同类算法平均提高1.90dB和1.43dB,平均结构相似度(MSSIM)分别平均提高0.175和0.1,说明该算法更适合于图像去噪。     

基于各向异性扩散方程的并行图像去噪研究

各向异性扩散方程是一种非线性PDE模型,在图像去噪中,通过非线性扩散因子来滤除噪声,同时能保留原有的边缘和纹理。但是当图像很大时,求解PDE的差分运算量将很大,满足不了实时系统的要求。针对该模型,在MPI并行编程环境下,利用图像像素的独立性和PDE求解的并发性,采用并行方式对图像去噪,在保证去噪性能的同时,极大地降低计算时间。     

改进的各向异性扩散图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的重要环节,经典的图像去噪算法,如中值滤波、高斯滤波和加权平均滤波等,去噪效果都不是很理想。传统方法在去除噪声的同时,会使图像的边缘也变得模糊。偏微分方程(PDE)是近年比较流行的图像处理方法,它具有各向异性的特点,在去除噪声的同时,能很好地保持图像的边缘。基于现有算法,提出了一种改进的去噪算法。将传统P-M算子中的固定边缘阈值改为随梯度模变化的自适应阈值,并结合图像结构张量构造一个扩散函数。在图像平坦区,改进的P-M模型具有各向同性的特点,有利于平滑噪声;而在图像边缘处,该模型只沿切线方向扩散,有利于保护图像细节。试验表明,改进的P-M模型能很好地改善图像去噪效果,同时也能很好地保持图像的边缘。     

基于局部方差改进的超声图像各向异性扩散去噪算法

针对各向异性扩散算法不能有效区分强噪声和弱边缘的缺点,提出了一种基于图像局部统计特征改进的算法。该算法在对图像进行各向异性扩散去噪的过程中,使用梯度阈值找到图像中灰度变化较大的点,再通过计算局部方差和局部去心方差的差值判断该点是否为噪声点,若是噪声点则使用均值滤波处理。对仿真图像和临床超声图像的实验结果表明:与传统的各向异性扩散算法相比,改进的算法在图像去噪和特征保留的能力上得到了良好的提升。     

一种基于各向异性扩散方程的自适应去噪方法

提出了一种基于各向异性扩散方程的图像自适应去噪方法。分析了各向异性扩散方程在图像除噪中的实现原理,将一种改进的图像结构相似度算法与各向异性扩散方程相结合,实现了对图像的自适应滤波。实验结果表明,改进的结构相似度算法在自适应滤波的应用中有一定的优越性和较好的鲁棒性。     

基于边缘扩散的医学图像非线性去噪算法*

在对医学图像去噪的同时保留边缘信息,对于后期的诊断具有重要的意义。分析了ＰＭ和Ｃａｔｔｅ算法 以及它们的不足,提出了一种基于边缘扩散的非线性去噪方法,通过边缘检测把图像分为边缘和非边缘两部分, 非边缘区域通过各向同性算法去噪;边缘区域通过各向异性算法去噪,改进扩散形式,只沿边缘方向扩散去噪。 实验表明方法非常有效,带噪声的医学图像经过改进后的算法去噪处理,图像质量得到明显的改善。     

基于剪切波和改进P-M扩散的图像去噪

针对多尺度几何分析方法去噪时产生的伪Gibbs效应和各向异性扩散模型产生的阶梯效应,提出一种基于剪切波的改进各向异性扩散图像去噪方法。首先对噪声图像进行剪切波变换得到不同尺度的系数矩阵,然后利用改进的各向异性扩散方程对变换后的系数进行处理,实现建立在对图像精细分析基础上的各向异性扩散模型。实验结果表明,该方法能较好地抑制噪声和保持边缘,同时有效地抑制伪Gibbs效应,取得良好的视觉效果。     

各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法

针对传统点云去噪算法在去除噪声时易造成模型特征失真的问题,提出一种各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法.首先采用张量投票算法计算采样点的张量矩阵,并求解其特征值和特征向量;然后根据采样点的几何特征设计扩散张量的特征值,保证在不同特征方向的扩散速率能自适应调整;最后将重构的扩散张量与三维各向异性扩散滤波方程相结合,构造了点云滤波模型用于点云去噪.对不同含噪点云模型进行去噪的实验结果表明,该算法在点云去除噪声的同时,可以有效地保持原始模型的特征信息,避免了模型的过光顺.     

小波域隐Markov交叠树模型及块效应评价

本文针对小波域隐Markov树模型(hidden Markov tree model,HMT)的块效应问题,分析了块效应的产生机理,给出了以图像去噪为基础的块效应评价准则,并提出小波域隐Markov交叠树模型(hidden Markov overlappmg tree model,HMOLT)和基于该模型的图像去噪算法。该模型通过对每个节点的数据扩展,使每个节点包括相邻的3个(1维)或9个(2维)小波系数,实现同一尺度相邻节点数据的交叠,有效地减轻HMT因树状结构而产生的块效应。实验表明,本文给出的模型和去噪算法,无论是在均方误差(MSE)、块效应指标,还是在主观视觉方面,都优于HMT和基于HMT的去噪算法。     

基于对数压缩的超声各向异性扩散去噪方法

针对当前超声图像去噪算法很难同时做到降噪和边缘保持的情况,在进行各向异性扩散模型研究的基础上,提出基于对数压缩的改进各向异性扩散算法（LCAD）去除超声散斑噪声。算法将图像对数压缩后进行噪声分布模型估计,然后构造基于广义伽马分布的扩散系数,在扩散过程中达到降噪和边缘保持效果。     

一种改进的各向异性扩散图像去噪方法

研究了基于图像特征方向的正交坐标系,分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。     

Anisotropic diffusion equation with a new diffusion coefficient for image denoising

This paper presents a new anisotropic diffusion model which is based on a new diffusion coefficient for image denoising. In the proposed model, a new diffusion coefficient and a method of automatically set gradient threshold parameter are introduced into an anisotropic diffusion model, which weakens the staircasing effect and preserves fine edges in a processed image. Comparative experiments show that the new model achieves the more satisfied denoising results than the other existing models.     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。     

基于结构张量的自适应CTV彩色图像恢复模型

讨论一种基于非线性扩散方程的彩色图像去噪方法。在图像去噪的3个基本要求的基础上,总结出调和项模型和彩色总变差去噪模型中的不足,利用图像的局部信息构造函数使得模型在接近图像边缘处各向异性平滑并保持边界。在平坦区域各向同性平滑,防止阶梯效应的产生,并利用角点信息保持了角点形状。实验结果表明,所建模型能够较好地保持图像中目标的几何结构,同时具有良好的去噪能力。     

A dynamic balanced flow for filtering point-sampled geometry

3D point data acquisition has become a practical approach for generating complex 3D shapes. Subsequent smoothing or denoising operations on these raw data sets are required before performing sophisticated modeling operations. Based on covariance analysis and constructed directional curvature, a new approach of anisotropic curvature flow is developed for filtering the point data set. By introducing a forcing term, a balanced flow equation is constructed, which allows the anisotropic diffusion flow to be restricted in the flow diffusion band of the original surface. Thus, the common problem of shape shrinkage that puzzles most current denoising approaches for point-sampled geometry is avoided. Applying dynamic balance techniques, the equation converges to the solution quickly with appealing physical interpretations. The algorithms operate directly on the discrete sample points, requiring no vertex connectivity information. They are shown to be computationally efficient, robust and simple to implement.     

改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用

为了增强锅炉水位计图像滤波去噪效果,提高图像清晰度,便于后期液位计图像识别研究,通过分析P-M各向异性扩散模型、选择扩散模型及You Yu-Li和Kaveh M四阶偏微分方程的滤波去噪算法,提出了改进各向异性扩散模型滤波算法.所提算法对Perona和Malik两个扩散函数均值化,并引入标准差作为梯度期望值的偏差裕度,结合了P-M各向异性扩散模型保边缘特性的优点,并消除了由于传统各向异性滤波算法迭代过度所造成的阶梯缺陷问题,确保图像有用信息不缺失和像素点平滑度.实验结果表明:所提算法能够更好地降低噪声对目标信号提取产生的影响,提高了图像识别鲁棒性,增强了图像平滑滤波效果,保证了锅炉水位计图像边缘清晰度和完整性.     

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大.由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像.实验结果表...