基于引导核聚类的非局部均值图像去噪算法

为改善非局部均值(NLM)算法对不规则纹理图像的去噪效果,提出了一种基于引导核聚类和自适应搜索窗的NLM图像去噪算法。首先使用基于引导核的模糊C均值(FCM)聚类算法对相似窗进行预筛选,划分其类别;然后根据相似窗的类别计算每个像素点对应的搜索窗大小,保证相似性较高的相似窗数量;最后分别对每一类进行自适应搜索窗的NLM图像去噪。实验结果表明:与基于Zernike矩、基于主邻域字典(PND)、基于均值方差预筛选等3种NLM改进算法相比,该NLM改进算法对强噪声污染或不规则纹理的图像,其去噪效果更为有效,并更好地保持了图像的纹理、边缘,在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性测度(SSIM)等客观定量评价指标上优于其他NLM改进算法。     

TV数值计算的图像去噪

继承传统TV去噪算法的图像边缘保护性,弥补平滑区域抑噪不充分的不足,结合图像的空间梯度和像素梯度,提出了新的基于TV数值计算的去噪算法。该算法分析了图像的空间梯度;为了抑制噪声对图像平滑区域梯度的影响,对该区域的空间梯度进行抑制,克服了传统TV算法对平坦区抑噪不充分,甚至出现的虚假边缘和阶梯效应;结合像素梯度分析了图像TV去噪的迭代函数。实验结果表明,该算法实现了保边去噪且残余噪声较小,提高了图像的峰值信噪比(PSNR)和视觉效果。     

基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法

提出一种基于梯度结构相似性的非局部均值去噪算法,算法利用梯度结构相似性改进传统非局部均值去噪算法的小块权值,通过欧式距离与梯度结构相似性参数结合更好地去除噪声,同时采用改进的双核函数代替传统指数函数计算权值,通过在肝脏和肺部图像上实验,对比传统非局部均值去噪算法和改进非局部均值去噪算法,证明本文算法去噪效果更好,同时还保持了边缘结构。     

一种快速非局部均值图像去噪方法（英文）

针对非局部均值(NLM)去噪算法运算量大的缺点,给出一种快速NLM方法。通过特征来表示块的信息,使每个块只计算一次,从而减少计算时间。与先前的方法相比,所给方法的相似性度量准则与NLM方法一致,且不需要预先设置阈值。为加速相似块的搜索,采用2D直方图和积分图两种方法。另外,给出基于块的方法对图像噪声进行盲估计,以求解滤波参数。针对坦佩雷图像数据库(TID)所进行的实验结果表明,所给方法利用整幅图像信息,故其性能明显优于半局部均值(SLM)算法。     

基于差分曲率的非局部均值图像降噪算法

传统非局部均值滤波算法忽略了图像块之间的结构相似性,造成搜寻相似像素不充分,使得一些图像细节被滤除.因此,利用差分曲率对图像边缘和斜坡等结构信息的良好检测性能,提出了一种基于差分曲率的非局部均值降噪算法.该方法充分利用图像块之间灰度值和差分曲率的欧氏距离共同确定权重,对图像块之间进行更好的相似性判断,进而优化传统非局部均值滤波算法.实验结果表明,与传统的非局部均值降噪算法相比,新算法能有效地保持图像边缘细节等信息,改善了传统非局部均值算法的去噪性能,取得了良好的降噪效果.     

基于余弦高斯核函数的非局部均值煤尘图像去噪

煤尘是引发煤矿事故的主要诱因,煤尘颗粒的分类测量对煤尘浓度的在线检测至关重要。近几年,颗粒图像分析处理技术的应用越来越广泛,但是煤矿井下环境复杂,煤尘图像在采集和传输的过程中,不可避免的会受到噪声的干扰,对后续的颗粒检测产生影响。因此,煤尘颗粒图像的去噪处理就显得十分重要。非局部均值去噪算法(Non-Local Means,NLM)在图像去噪方面效果显著,但是对于经典NLM,使用指数函数作为核函数会造成图像细节的缺失。为了改进这一缺陷,本文采用余弦加权的高斯核函数对传统的非局部均值算法进行改进,能够更好的保留去噪后图像的细节。通过实验结果表明,该算法的去噪性能明显优于经典NLM算法,能更好地保留煤尘图像中的细节信息。     

基于图像邻域特性的高斯噪声去噪

针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法.首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边缘和纹理进而定位噪声点;最后对平滑区内的噪声运用自适应邻域进行去噪处理,对非平滑区的噪声仅利用非平滑区的邻域进行平滑,实现了对高斯噪声先定位再去噪.经实验结果验证:与传统方法相比,该算法较好地抑制了图像平滑区内噪声,提高了去噪后图像的视觉效果.     

结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割

传统模糊聚类算法通常将像素光谱测度间的欧式距离作为相似性准则,其仅适用于同质区域内像素光谱测度呈对称分布的图像.同时,基于像素的图像分割算法极易受噪声干扰,导致该类算法难以适用于高分辨率遥感图像分割.因此,提出结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割算法,该算法以Voronoi多边形为基本单元,令多边形内所有像素与该多边形具有同一类属性,并采用马氏距离定义非相似性测度.此外,在目标函数中引入马氏距离规则化项以控制聚类尺度,进而构建区域化高分辨率遥感图像分割模型.通过对合成及真实遥感图像分割结果的定性及定量分析,证明了提出算法具有较强的鲁棒性.     

基于灰度和空间特性的谱聚类图像分割

为了克服谱聚类图象分割方法性能容易受到图像大小和相似性测度的影响,提出一种基于灰度和空间特性的谱聚类图像分割算法。该算法不对图像中的像素之间建立相似性,而是利用各个像素的灰度在图像中的分布信息和像素点的空间邻接信息建立灰度之间的相似关系,通过对图像中灰度的分类进而获得原始图像的分割结果。因此,该算法不会受到图像大小的限制,无论对于多大的图像,相似性矩阵的大小都是小于等于256×256。Berke-ley基准图像数据集上的分割仿真实验验证了该方法的有效性。     

3DDCT变换下的图像去噪与增强方法

为了解决传统图像去噪算法存在边缘纹理信息损失的问题,根据图像平滑区域DCT非零系数个数较少的特点,提出了基于3DDCT的图像去噪及增强处理方法.该方法首先依据l2范式将含噪图像的相似区域块构成块群;再根据块群中块内像素的相关性,对各块进行2DDCT变换并利用阈值进行首次去噪,根据群内块间对应像素的相似性,对块群进行一维...     

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.     

广义非局部均值和自相似性的超分辨率算法

提出一种利用广义非局部均值和自相似性的图像超分辨率算法．该算法不仅利用图像的自相似性将低分辨率图像与其下采样图像作为一个训练库,而且利用非局部平均算法的良好特性提高复原图像的质量．该算法首先提取低分辨率图像的高斯差特征系数,然后利用广义非局部平均算法来估计待复原图像丢失的高频细节,获得高分辨率图像．实验结果表明,该算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比,具有更好的主观和客观质量．     

Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering

To improve the segmentation quality and efficiency of color image, a novel approach which combines the advantages of the mean shift (MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed. The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm, and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node. In order to solve the graph partition problem, an improved ant clustering algorithm, called similarity carrying ant model (SCAM-ant), is proposed, in which a new similarity calculation method is given. Using SCAM-ant, the maximum number of items that each ant can carry will increase, the clustering time will be effectively reduced, and globally optimized clustering can also be realized. Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm, the computational complexity is greatly reduced. Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently, and compared with the conventional methods based on the image pixels, it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability.     

小波域中的广义非局部平均去噪算法

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述．使用广义高斯分布对图像子带小波系数进行建模并估计广义高斯分布模型的参数,根据参数确定了非局部平均权值的广义表达式,在此基础上提出了一种基于广义高斯分布的小波域广义非局部平均去噪算法．仿真结果表明,相比小波域阈值去噪和小波域非局部平均去噪算法,该方法的峰值信噪比平均提高1.5～3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

用于虹膜分类和旋转校正的角点特征预处理方法

提出了基于角点特征的虹膜预处理方法。该方法利用虹膜区域中角点及邻域灰度信息,通过仿射对应并进行相似度计算判别模板和待识图像间的类属关系。解决了样本集划分和精细识别中旋转角度去除(保持旋转不变性)的问题。实验结果表明:本文方法具有很好的识别分类性能和较快的识别速度,可作为完成降低搜索规模及去旋转归一化的预处理操作。     

基于加权星图稀疏正则化的图像压缩感知重构

为了更有效地表达图像的高阶稀疏结构,提出基于图稀疏正则化的压缩感知重构算法,通过图论方法描述图像稀疏系数间的相关性。首先,采用图结构化稀疏度量表征图像的非局部相似性,并化简稀疏系数的完全图结构为仅与均值节点连接的星图结构,以实现更高效的稀疏表达;然后,通过加权范数的形式体现稀疏系数的不同重要性,达到自适应恢复的目的。进一步,提出求解星图稀疏模型的近似消息传递算法,通过引入辅助变量,使得权值参数和稀疏系数的优化问题更易求解。实验结果表明,所提出的算法在客观质量和主观质量上优于其他基于非局部稀疏模型的重构算法,验证了星图稀疏模型的有效性。     

L1范数约束的非局部均值正则图像去模糊模型

为了保护图像边缘、细节等信息,建立了l₁范数约束的非局部均值正则模型.首先通过实验证明了非局部均值去噪算法余项的概率密度函数具有较强的拖尾性质,符合Laplace分布的特点.基于此,使用l₁范数约束的非局部均值去噪算法余项作为新的正则项,提出了新的正则模型.然后利用Bregman算子分裂算法求解得到相应的优化算法,并且可将新算法看成Plug-and-Play Priors算法的推广.实验结果表明,新模型在去除模糊,保护图像边缘、细节等信息方面的性能都优于l₂范数约束的非局部均值正则模型和Plug-and-Play Priors模型.     

Reference-driven method for MR image reconstruction based on wavelet sparsity and nonlocal total variation

A novel reference-driven method for MR image reconstruction based on wavelet sparsity and nonlocal total variation (NLTV) is proposed. Utilizing the sparsity of the difference image between the target image and the motion-compensated reference image in wavelet transform domain, the proposed method does not need to estimate contrast changes and therefore increases computational efficiency. Additionally, NLTV regularization is applied to preserve image details and features without blocky effects. An efficient alternating iterative algorithm is used to estimate motion effects and reconstruct the difference image. Experimental results demonstrate that the proposed method can significantly reduce sampling rate or improve the quality of the reconstructed image alternatively.     

基于非局部均值的单帧图像超分辨率重建算法

为了解决单帧低分辨率图像获得高分辨率图像的问题,提出了一种基于非局部均值滤波的单帧图像超分辨率算法,将图像超分辨率重建视为反问题,建立正则化模型,充分考虑图像的局部结构信息和自然图像中不同尺度的相似性冗余,加入非局部滤波.实验结果表明,文中算法从单帧图像重建的图像边缘轮廓和纹理较传统算法清楚,有效抑制了人工伪影,同时对噪声具有鲁棒性.在视觉效果及峰值信噪比上都取得良好的结果.     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想.为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法.首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;...