一种新的各向异性扩散SAR相干斑抑制算法

该文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程以及鲁棒估计的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑噪声的算法.该算法利用SAR图像局部特性和鲁棒估计,建立了一种新的扩散系数,对均匀区域进行各向同性扩散,对边缘细节区域进行各向异性扩散,不仅可以有效抑制SAR图像的相干斑噪声,较好地保持边缘细节,而且处理所得的图像结果有着良好的视觉效果.     

基于AOS非线性扩散的SAR图像去噪研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声,介绍了一种基于非线性各向异性扩散的去噪方法,该方法经过加性算子分离(AOS)方案离散可以保证其扩散迭代过程中滤波结果的绝对稳定,并且利用其在消除噪声的同时锐化边界的特点,将之引入SAR图像的斑点噪声抑制问题当中.通过对一幅SAR图像的滤波处理,以及若干衡量滤波算法效果的评价指标,将其与传统的自适应局域统计滤波方法进行分析比较,并得出相关结论,从而证实了该研究提出的AOS非线性扩散滤波法(AOS ND法)抑制SAR图像相干斑的可行性和有效性.     

小波包域值法去除合成孔径雷达图像斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声使图像的解译能力明显降低,影响了SAR图像的应用,去除图像斑点噪声是SAR图像处理及应用的前提。去除的方法在图像域有很多,在频率域,也有基于FFT变换和小波变换的许多方法。文中根据沙漠地区的SAR图像的特点,对基于图像域和频率域的几种滤波方法进行了比较,提出了一种基于小波包变换的SAR图像斑点噪声去除方法,结果表明该方法既去除了斑点噪声,又保持了边缘特征信息。     

一种改进的各向异性扩散超声图像去噪算法

针对传统的各向异性扩散算法中扩散系数函数的平滑效果不好,扩散过程中扩散门限K的选取依靠经验确定,扩散过程对图像细节保护不足的问题,提出了一种改进的各向异性扩散算法。介绍了几种当前比较典型的各向异性扩散去噪算法;在典型算法分析的基础上提出了一种基于自适应中值滤波的改进扩散模型;根据扩散系数应满足的3个条件及经典的扩散系数函数,提出了改进的扩散模型中的改进扩散系数函数;提出了一种扩散门限K的自适应选取的方法。通过在改进的扩散模型中使用改进的扩散系数函数并结合扩散门限K的自适应选取,对超声图像进行去噪。实验结果表明,所提算法优于PM模型、Catte模型、王常虹算法等,去噪后图像的FOM值比PM模型高出3.34%,PSNR值比PM模型高出0.250 6。该算法在去除散斑噪声的同时有效保护了图像的细节及边缘,有助于医务人员对患病区域的准确诊断。     

激光雷达主动偏振图像散斑抑制算法

针对激光主动偏振图像的散斑去除问题,提出了一种基于异向扩散的冲击各向异性滤波模型。该模型融合了冲击滤波器和小核值相似区算法,利用小核值相似区算法提取偏振图像边缘,减少了噪声对边缘检测的影响;针对不同的图像区域,自动调整冲击滤波器的系数,使得该算法既能保持图像边缘,又可以很好地抑制图像的散斑。使用八方向一阶差分估计小核值相似区算法的门限,门限估计更加准确;迭代终止条件采用完全散射区域的平均绝对误差作为标准,使得迭代次数更加合理。通过对比等效视数和边缘保持指数可见,冲击各向异性滤波算法的散斑抑制能力和边缘保持能力与传统的Lee和SRAD模型相比更加有效。     

一种用各向异性扩散方程抑制SAR相干斑噪声的方法

本文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声的算法,简称DSADE算法。本算法根据SAR图像的局部特征在均匀区域各向同性扩散,边缘细节区域各向异性扩散,不仅可以很好地保持边缘细节信息,而且可以对其进行增强。实验结果表明,本算法不仅有效抑制了SAR图像的相干斑噪声,保持并增强了边缘细节,而且有着良好的图像视觉效果。     

一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法

传统的相干斑噪声抑制算法在多次迭代后通常会导致图像边缘的模糊,这一直是SAR图像去噪处理的难点和热点所在。该文分析了应用于图像处理的各向异性扩散方程(PDEs),在其基础上由最小化问题出发,引入棱边指示子对图像的边缘加以限制,得到新的去噪模型并降之应用于SAR图像的相干斑噪声去除。与传统的基于局部统计量和各向异性滤波器相比,新的算法在棱边保持和噪声去除能力均有提高。     

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

利用规则化热扩散方程的SAR图像桥梁检测

提出了一种利用规则化各向异性热扩散方程SAR图像分割的桥梁检测算法.该算法在Pemna和Malik提出的各向异性热扩散方程的基础上构造了一个新的扩散函数,利用数值逼近理论,得到一个新的规则化扩散模型,用此模型对图像初始分割的最大后验概率矩阵进行多尺度各向异性平滑,得到图像中河流的精确分割结果,最后在分割后的图像中按累加方向能量最小准则进行桥梁目标检测.真实数据实验结果表明,该方法能有效地抑制强斑点噪声,快速、精确地检测出SAR图像桥梁目标,同时保持桥梁的结构信息.     

基于变分的SAR图像目标特征增强方法

研究了SAR图像目标特征增强的变分方法.通过分析P-M扩散方程中的扩散系数,得出梯度(Canny)边缘检测算子对SAR图像的非恒虚警性使得滤波后图像的边缘变得模糊.而ROA算子能有效地检测出图像中的边缘,但较难检测出图像中的强散射点目标.基于SAR幅度图像中相干斑噪声的Rayle igh分布,从最大后验概率估计出发,结合ROA边缘检测图像以及SAR幅度信息来构造扩散系数,建立SAR图像目标特征增强的变分模型.实测SAR图像处理结果显示该方法在充分抑制均匀区域的相干斑噪声的同时能较好地保护并增强图像的边缘和强散射区域.     

一种改进的图像去噪与增强模型

图像的去噪和增强越来越成为制约后续图像一系列处理的瓶颈,为此提出一种图像去噪与增强的混合模型。该模型在各向异性扩散模型的基础上引入边缘指示函数,达到快速识别边缘的目的;在冲击滤波器的基础上,引入含有时间变量的边缘判定函数,适时控制冲击幅度的大小。而后将上述两个模型结合起来,克服了扩散模型仅依赖梯度信息来控制扩散进程的弊端,也适时地锐化了边缘。实验表明该混合模型不仅可以很好地去除图像的斑点噪声,并且可以达到图像增强效果。     

非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用

将光学图像加性噪声抑制的非线性扩散方程引入到SAR图像相干斑抑制中，通过分析SAR图像的相干斑噪声模型在功率图像域以及功率图像的对数域上的表现特性，说明了基于加性噪声模型的非线性扩散方程在SAR图像噪声抑制中的应用可能性，并由此设计了基于非线性扩散方程的SAR图像噪声抑制算法。计算结果表明，与现有的SAR噪声抑制方法相比，非线性扩散方程方法具有更强的对背景区域的噪声抑制能力，且能更好地保持目标特征。     

抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法

为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

Nonlinear multiscale wavelet diffusion for speckle suppression and edge enhancement in ultrasound images

This paper introduces a novel nonlinear multiscale wavelet diffusion method for ultrasound speckle suppression and edge enhancement. This method is designed to utilize the favorable denoising properties of two frequently used techniques: the sparsity and multiresolution properties of the wavelet, and the iterative edge enhancement feature of nonlinear diffusion. With fully exploited knowledge of speckle image models, the edges of images are detected using normalized wavelet modulus. Relying on this feature, both the envelope-detected speckle image and the log-compressed ultrasonic image can be directly processed by the algorithm without need for additional preprocessing. Speckle is suppressed by employing the iterative multiscale diffusion on the wavelet coefficients. With a tuning diffusion threshold strategy, the proposed method can improve the image quality for both visualization and auto-segmentation applications. We validate our method using synthetic speckle images and real ultrasonic images. Performance improvement over other despeckling filters is quantified in terms of noise suppression and edge preservation indices.     

Speckle reducing anisotropic diffusion

This paper provides the derivation of speckle reducing anisotropic diffusion (SRAD), a diffusion method tailored to ultrasonic and radar imaging applications. SRAD is the edge-sensitive diffusion for speckled images, in the same way that conventional anisotropic diffusion is the edge-sensitive diffusion for images corrupted with additive noise. We first show that the Lee and Frost filters can be cast as partial differential equations, and then we derive SRAD by allowing edge-sensitive anisotropic diffusion within this context. Just as the Lee (1980, 1981, 1986) and Frost (1982) filters utilize the coefficient of variation in adaptive filtering, SRAD exploits the instantaneous coefficient of variation, which is shown to be a function of the local gradient magnitude and Laplacian operators. We validate the new algorithm using both synthetic and real linear scan ultrasonic imagery of the carotid artery. We also demonstrate the algorithm performance with real SAR data. The performance measures obtained by means of computer simulation of carotid artery images are compared with three existing speckle reduction schemes. In the presence of speckle noise, speckle reducing anisotropic diffusion excels over the traditional speckle removal filters and over the conventional anisotropic diffusion method in terms of mean preservation, variance reduction, and edge localization.     

基于非线性复扩散耦合冲激滤波器的图像放大算法研究简

为了提高放大算法的适应性,采用改进的非线性复扩散和自适应冲激滤波器,提出了一种图像放大方法。根据像素局部方差进行自适应改变扩散门限,扩散图像的虚部除以扩散时间以消除扩散时间的影响,特别是初期扩散近似线性扩散的特性,得到改进的复扩散模型耦合冲激滤波器进行无噪图像放大。对于噪声图像放大,根据像素局部方差进行自适应非线性复扩散,耦合局部方差约束的冲激滤波器增强模糊的图像边缘和细节。自适应非线性复扩散通过局部方差和图像二阶导数相结合分辨边缘和噪声,对噪声进行平滑的同时保持边缘,克服了复扩散不能分辨噪声和边缘的缺陷,同时保持复扩散保护斜坡结构,免除阶梯效应的优点。仿真实验验证了所提算法不仅对无噪图像有较好的放大效果,而且对一定范围的噪声图像也有较好的放大效果。     

Oriented speckle reducing anisotropic diffusion.

Ultrasound imaging systems provide the clinician with noninvasive, low-cost, and real-time images that can help them in diagnosis, planning, and therapy. However, although the human eye is able to derive the meaningful information from these images, automatic processing is very difficult due to noise and artifacts present in the image. The speckle reducing anisotropic diffusion filter was recently proposed to adapt the anisotropic diffusion filter to the characteristics of the speckle noise present in the ultrasound images and to facilitate automatic processing of images. We analyze the properties of the numerical scheme associated with this filter, using a semi-explicit scheme. We then extend the filter to a matrix anisotropic diffusion, allowing different levels of filtering across the image contours and in the principal curvature directions. We also show a relation between the local directional variance of the image intensity and the local geometry of the image, which can justify the choice of the gradient and the principal curvature directions as a basis for the diffusion matrix. Finally, different filtering techniques are compared on a 2-D synthetic image with two different levels of multiplicative noise and on a 3-D synthetic image of a Y-junction, and the new filter is applied on a 3-D real ultrasound image of the liver.