基于滤波器的局部自适应全变分图像去噪模型

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验结果表明,同传统的全变分图像去噪模型相比,该局部自适应全变分模型在消除噪声的同时能很好地保持图像的边缘轮廓和纹理等细节特征,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。     

一种图像边缘保持的改进方向平滑算法

本文利用图像的相关性原理,结合图像的边缘信息,提出了一种新的图像边缘保持的方向平滑算法。该算法主要通过控制平滑区域大小和均方差阈值来选择受噪声干扰最小和最大相关区域。仿真证明该方法能够较好地去除椒盐噪声和高斯噪声,并且能够很好地保持图像的边缘和细节信息,作为图像的一种预处理方法,具有较高的实用价值。     

自适应全变分图像去噪模型及其快速求解*

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法.实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高.     

结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。     

低剂量CT图像的自适应广义总变分降噪算法

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种自适应广义总变分(ATGV)降噪算法。该算法考虑了传统广义总变分(TGV)算法在降噪时模糊图像边缘信息的缺点,把可以有效区分图像平滑区和细节区的直觉模糊熵应用到传统TGV中,对图像的不同区域进行不同强度的去噪,从而达到保护图像细节的效果。该算法首先采用滤波反投影(FBP)算法得到低剂量CT重建图像;然后利用基于直觉模糊熵的边缘指示函数对传统TGV模型进行改进;最后用改进后的模型对重建图像进行降噪处理。采用Shepp-Logan模型和数字胸腔模型(thorax phantom)仿真低剂量CT重建图像来验证算法的有效性。实验结果表明,所提算法的归一化均方距离(NMSD)和归一化平均绝对距离(NAAD)均比总变分(TV)降噪算法和广义总变分(TGV)降噪算法小,且可分别获得26.90 dB和44.58 dB的峰值信噪比(PSNR)。该算法在去除条形伪影的同时可以较好地保持图像的边缘和细节信息。     

各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大

针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法。算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束。仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应。与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上。该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强。     

稀疏梯度先验模型的正则化图像复原

传统Lucy-Richardson(LR)算法是一种基于贝叶斯分析的图像复原迭代算法,对高信噪比的退化图像能获得很好的复原结果,但对噪声过于敏感,对低信噪比的退化图像在迭代过程中易造成噪声的放大,虽然有一些正则化方法应用到LR算法中来抑制噪声,但往往容易产生过度平滑的问题。针对这些问题将图像稀疏先验模型作为正则项引入到LR算法中,抑制噪声在迭代过程中的放大。与常规的图像梯度约束算法不同,本文算法中根据模糊图像梯度分布特点的不同提出了可变参数的图像稀疏梯度正则化约束方法,使复原图像的梯度分布参数在迭代过程中更趋近于真实梯度分布,同时通过调整正则项系数可以避免复原图像的过度平滑。实验结果表明,同标准LR算法和常规梯度约束算法相比,本文算法能够实现在抑制噪声放大的同时较好地保留图像的细节。     

基于小波收缩和正逆扩散结合的优质中值先验图像重建算法

针对最大后验(MAP)法对重建图像造成的过度平滑或出现阶梯状边缘伪影等问题,提出了一种基于混合模型的中值先验图像重建算法。首先在中值先验分布的MAP重建的基础上,在每次中值滤波之前引入结合小波收缩和正逆各向异性扩散的滤波器。另外,对于背景区域仍残留有少量噪声的情况下,可以在迭代间的最后,选择加入只针对图像较小梯度阈值区域进行非线性扩散平滑的优良滤波器,从而进一步优化图像。仿真结果表明,该算法在抑制噪声和保持边缘效果方面具有很好的表现,与其他经典传统算法相比,信噪比(SNR)可提高0.9dB~3.8dB。     

基于图像分解和相对全变分的图像平滑

图像平滑旨在去除图像中纹理细节信息的同时保留重要的结构边缘,因此如何正确区分二者成了图像平滑的关键。梯度作为计算图像变化速度的重要指标是区分结构边缘和纹理细节的有效度量,但不同图像以及同一图像不同区域中的纹理和边缘的梯度差异并非固定不变的。为了能够有效识别结构边缘和纹理细节,提出了基于图像分解和相对全变分的图像平滑方法。为了扩大结构边缘和纹理细节之间的差异,实现在尽可能不改变结构边缘的前提下降低纹理细节的梯度,以多方向的梯度为约束对图像进行分解,提取图像的平滑成分。在特定尺度下,基于图像的区域结构差异,采用相对全变分方法,在保留结构边缘的同时去除该尺度下的纹理细节。通过迭代优化,不断调整图像区域尺度,实现对不同尺度纹理细节的逐步去除。与现有算法相比,新方法在有效地去除纹理细节和完整地保留结构边缘方面都具有较好的视觉效果。     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分,人眼对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法,该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用,并对图像边缘分类,然后,按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验,表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像,在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像;而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。     

加强边缘感知的盲去模糊算法

目的 拍摄过程中,如果摄像机进行了错误的聚焦,就会得到模糊的图像,如何将模糊图像变得清晰成为一个亟待解决的问题。目前关于图像的去模糊方法多采用基于模糊核约束的卷积模型。但是由于实际应用中很难准确获取模糊核的信息,同时计算机也存在精度限制,计算结果与实际物理模型有偏差,因而去模糊的主要挑战为：如何精确地估计模糊核,以及如何在复原过程中减弱由于精度限制造成的振铃效应。方法 振铃效应是指图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,类似于钟被敲击后产生的波状空气震荡。在图像复原过程中,此效应通常发生在梯度变化较大的边缘区域附近。本文对此进行研究,在去模糊过程中引入边缘信息作为约束条件,以改善模糊核的估计,并通过抑制边缘区域的反卷积,抑制图像复原过程中的振铃效应。算法主要分为如下3个部分：1）设计了适用于模糊图像的边缘提取算法;2）利用边缘信息设计了加强边缘感知的反卷积算法;3）提出并设计了安全检测子,以保证算法在边缘区域复原的完整性。结果 实验结果表明,在没有先验知识的情况下,本文方法可以较好地恢复图像细节,并有效抑制振铃效应。较之传统的去模糊处理算法,本文方法在性能上有较大提高。比如,相比于Chan、Krishnan以及Hu的方法,本文方法在峰值信噪比指标上分别提高了25.73%、3.52%和4.43%,在结构相似性指标上分别提高了7.67%、1.63%和3.59%。同时,与基于深度学习的方法相比,本文方法不依赖于数据集,鲁棒性更强。结论 本文方法可以较好地恢复图像细节,并抑制振铃效应,同时比深度学习方法适用范围更广。     

边缘振荡效应的自适应滤除算法

超分辨率图像重构技术已经被证明在卫星成像、视频监控、医学成像等研究领域中具有极其重要的应用价值。但是,由于超分辨率图像重构本身是一个病态求逆过程,在重构图像中所产生的边缘振荡效应往往很难在重构过程中予以消除。为此,文章提出了一个边缘振荡效应的自适应滤除算法。在该算法中,重构图像先被分割为均匀区域、边界区域和纹理区域,然后分别对这三类区域采用不同的滤波算法。实验结果表明,新算法在滤除边缘振荡效应的同时,较好地保存了超分辨重构图像的细节。     

处理异常值的相机抖动模糊图像复原

摘 要：目的：在曝光过程中由于相机抖动而导致的图像模糊,是一种常见的图像降质现象,并且模糊图像中存在的异常值会导致复原结果的振铃效应,为了解决这些问题,本文提出一种处理异常值的相机抖动模糊图像复原算法。方法：该算法以自然图像统计为先验模型,结合变分贝叶斯方法和KL散度构造易于优化的代价函数,进而求出模糊核。针对异常值造成的振铃效应,在解卷积的过程中采用期望-最大值算法估计并处理异常值以抑制振铃效应。结果：采用本文方法对大量模糊图片进行复原,实验结果表明该方法能有效地去除相机抖动产生的模糊,在保持图像边缘和细节的同时,可有效抑制振铃效应。结论：本文提出了一种通过处理异常值达到抑制振铃效应目的,进而提高复原效果的图像盲复原新方法。实验结果表明该方法切实有效,并且该方法引出了一种抑制振铃效应的新思路。     

正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法

目的 边缘振铃效应是影响运动模糊图像复原效果的重要因素之一。为了有效提高运动模糊图像复原的质量,针对运动模糊图像复原中由于图像边界截断而产生的振铃效应问题,提出一种正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法。方法 首先,对待处理的模糊图像根据模糊核的大小进行边缘延展;然后,分别利用正弦函数积分方法和双正弦函数积分方法对单向过渡区域和双向过渡区域进行窗函数计算;进而,将延展图像进行加窗处理;最后,对加窗图像进行复原处理并提取出原始图像的部分作为复原结果。结果 与现有的几种振铃效应抑制算法进行对比实验。在视觉效果方面,本文方法能有效抑制振铃效应;在峰值信噪比(PSNR)、归一化均方误差(NMSE)以及图像质量指数(Q)等图像质量评价指标方面,本文方法的PSNR值比最优窗算法提高了约0.170.76 dB,NMSE值比最优窗算法降低了约0.000 50.000 7,Q值比最优窗算法提高了约0.0230.029,本文方法在多数情况下得到的评价指标优于循环边界法;在耗时方面,本文方法对非迭代恢复算法的处理时间比循环边界算法降低了约0.040.11 s,对迭代恢复算法处理时间减少达到数秒。结论 通过大量实验发现,正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法在进行振铃效应抑制时,能有效控制计算量,且能完整地保留图像的边缘信息,图像恢复效果明显优于其他方法。     

A Hybrid Motion Deblurring Strategy Using Patch Based Edge Restoration and Bilateral Filter

Motion blur is a common problem in digital photography. In the dim light, a long exposure time is needed to acquire a satisfactory photograph, and if the camera shakes during exposure, a motion blur is captured. Image deblurring has become a crucial image-processing challenge, because of the increased popularity of handheld cameras. Traditional motion deblurring methods assume that the blur degradation is shift-invariant; therefore, the deblurring problem can be reduced to a deconvolution problem. Edge-specific motion deblurring sharpened the strong edges of the image and then used them to estimate the blur kernel. However, this also enhanced noise and narrow edges, which cause ambiguity and ringing artifacts. We propose a hybrid-based single image motion deblurring algorithm to solve these problems. First, we separated the blurred image into strong edge parts and smooth parts. We applied the improved patch-based sharpening method to enhance the strong edge for kernel estimation, but for the smooth part, we used the bilateral filter to remove the narrow edge and the noise for avoiding the generation of ringing artifacts. Experimental results show that the proposed method is efficient at deblurring for a variety of images and can produce images of a quality comparable to other state-of-the-art techniques.     

一种改进的受限制自适应图像复原算法

利用Wiener滤波或约束最小二乘方法复原的图像在图像灰度值发生跳变处会出现振铃式的波纹。受限制自适应图像复原算法对复原和平滑加以局部的适应性控制,有效地克服振铃波纹。在受限制自适应图像复原算法的基础上,通过提高加权数组的精细程度,改善复原的自适应控制能力,采用Neumann边界条件消除边界截断引起的寄生波纹。实验结果表明改进算法的复原效果较优。     

基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

引入高阶P-Laplace的图像全变分盲复原方法

针对确定性盲复原中的振铃、阶梯现象和噪声抑制不充分的问题,将高阶P-Laplace算子引入到经典的全变分盲复原方法中。首先利用shock滤波器进行清晰边缘预测,后根据自然图像中像素的变化规律,对图像的边缘和平滑区域进行不同形式的处理,最后采用分裂布雷格曼迭代和交替最小化算法对非约束扩散方程进行求解。实验结果证明,与近年的一些盲复原算法相比,提出的改进算法能较好地缓解振铃现象,保护好边缘信息并改善图像复原效果。     

Reducing blocking artifacts in JPEG-compressed images using an adaptive neural network-based algorithm

It is well known that at low bit rates, a block-based discrete cosine transform compressed image or video can exhibit visually annoying blocking and ringing artifacts. Low-pass filters are very effective in reducing the blocking artifacts in smooth areas. However, it is difficult to achieve a satisfactory result for ringing artifact removal using only an adaptive filtering scheme. This paper presents a neural network-based deblocking method that is effective on various types of images. The first step of this scheme is block classification that identifies each 8 × 8 block as one of the three types: PLAIN, EDGE or TEXTURE, based on its statistical characteristics. The next step is the reduction in the blocking and ringing artifacts by applying three trained layered neural networks to three different types of image areas. Comparing this method with other algorithms, the simulation results clearly show that the proposed algorithm is very powerful in effectively reducing both blocking and ringing artifacts while preserving the true edge and textural information and thus significantly improving the visual quality of the blocking images or videos.     

边缘指导的BDCT压缩图像的后处理算法

基于BDCT的压缩图像由于频域的量化使重建回的图像出现“块失真”和“振铃”效应,严重影响了压缩图像的质量,提出一种针对这两种失真分别进行处理的后处理算法．首先,根据压缩图像块的属性把像素块分为不同的种类,针对不同的块采用3种不同的模式来去除“块失真”;然后,在边缘检测结果的指导下,对不同的区域采用不同的滤波器进行滤波,来消除“振铃”．大量的实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观标准评上都取得了良好的效果．