基于边缘点的邻近像素点和去噪的图像修复算法

目前图像修复的基本方法主要有两类:纹理合成的方法和基于偏微分的方法.这两种算法都需要复杂的公式,较难理解和实现,为此提出了一种新的图像修复和去噪方法,该方法不需要先验理论.在定义修复区域像素点的优先度基础上提出了一种邻近像素点的图像修复算法;通过检验每一个像素点的被腐蚀程度提出了一种基于邻近像素点的保留图像对象边缘和细节的图像去噪新方法.算法将图像修复和去噪相结合,达到了更好的修复图像的目的.     

基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法

为消除图像去噪过程中普遍存在的边缘失真,先利用Canny边缘检测算子提取含噪图像的边缘特征,使边缘图像的像素点和含噪图像的像素点一一对应,将含噪图像中边缘像素点的值设零,再将得到的去掉边缘信息的含噪图像进行二维离散平稳小波变换,对小波系数采用基于邻域的方法进行系数萎缩.该算法充分考虑了平稳小波系数的邻域性质,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到平滑去噪图像,最后将边缘图像嵌入平滑图像中得到去噪后的图像.该算法能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘,是一种有效的图像去噪法.     

基于概率统计模型与图像主纹理方向分析的非线性滤波算法

图像滤噪是图像预处理的一个重要内容,因为滤噪效果对图像处理的最终结果有很大影响。如何充分利用图像的局部特征以提高滤波器的滤噪效果、细节及边缘信息保持能力,在分析现有图像滤波算法的基础上,提出一种基于概率统计模型与图像主纹理方向分析的非线性滤波算法。算法利用Radon变换对图像进行主纹理方向分析,得到图像的局部纹理方向概率密度分布,然后基于概率统计模型借助中心像素的若干邻近像素对中心像素进行估计得到中心像素点的灰度值。此算法充分利用了图像的局部特征,既具有良好的去噪能力,又兼顾了对图像细节的保持特性。在处理同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像时,算法效果明显优于其他滤波算法。     

基于图像局部纹理方向概率统计模型的非线性滤波算法

为了更有效地利用图像的局部特征恢复被噪声感染的图像,基于图像局部纹理方向概率统计模型,提出一种针对混合噪声的非线性滤波算法。算法利用Radon变换对图像进行主纹理方向分析,得到图像的局部纹理方向概率密度分布,然后基于概率统计模型,借助中心像素的若干邻近像素对中心像素进行估计,得到中心像素点的灰度值。此算法充分利用了图像的局部特征,既具有良好的去噪能力,又兼顾了对图像细节的保持特性。在处理同时感染脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声图像时,算法效果明显优于其他滤波算法。     

基于逼近增强算子的合成孔径雷达图像特征提取算法

针对含噪SAR图像的边缘检测效果不理想、边缘特征不明显等问题,提出一种基于逼近增强算子的合成孔径雷达(SAR)图像特征提取算法.该算法利用多尺度非均匀滤波将含有噪声与不合噪声的像素点的灰度值、结构元素以及区域内的像素加权灰度密度这三个特征进行区分,以达到去噪效果.采用基于增强算子的SAR图像检测方法,通过SAR图像的像素灰度值以及像素点分布密度均值来计算综合均值阈值,通过阈值来判断像素点是否属于边缘部分.在实验中,通过分别与基于修改的LSD算法、基于水平集算法以及基于核心聚类算法的SAR图像提取方法进行了对比分析,从对比结果可以得出算法在对含噪SAR图像进行边缘检测时可以得到更明显的边缘信息.     

基于阈值的数字图像去噪的算法研究

提出了一种基于阈值的数字图像去噪算法。该算法根据椒盐噪声的特点,通过设置阈值,当待处理像素点的灰度值与该点周围像素点的均值的差小于阈值时,该像素点不作处理,否则就用该点周围像素点的均值代替该点的值。同时,研究分析了图像去噪最佳阈值与图像的平均值、方差、熵以及复杂度之间的关系,以便为快速寻找最佳阈值提供理论根据。实验仿真表明,与其他去噪算法相比,该算法既能较好地去除噪声,同时不会使图像变得模糊。     

二级推理在图像去噪中的应用

对图像去噪的方法进行了研究,针对传统去噪方法对所有像素点进行去噪处理造成的图像模糊化问题,提出一种基于贝叶斯决策的二级推理模型。首先建立基于贝叶斯决策的二级推理模型,通过图像的灰度直方图,获得贝叶斯决策所需要的参数。首次推理判断之后,对获得的分类进行第二次推理判断,最终获得噪点与非噪点的分类。再将二级推理模型与三种去噪算法进行结合,对图像进行去噪测试。通过实验验证,提出的算法能有效地在尽可能去除图像噪声的情况下,最大程度地保留原图像的细节,改善了以往图像去噪算法中去噪后图像模糊化较为明显的情况。     

基于像素灰度相似性的图像滤波算法

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。文章对加噪后的图像进行分析,依据噪声特征,提出一种基于像素灰度相似性的去噪方法。首先计算当前点与其邻域中像素点中值间的差异,对图像中每一像素点进行判断,判断其是否为噪声,其次对噪声点进行基于中值滤波的处理。所提算法取得了良好的效果。     

滤除椒盐噪声的开关核回归拟合算法

针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、改进型的方向加权中值滤波器（MDWMF）、快速开关中均值滤波器（FSMMF）、图像修补（Ⅱ）等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比（PSNR）分别平均提高了6.02dB、6.33dB和5.58dB,且平均绝对误差（MAE）分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。     

基于噪声检测的总变分去噪算法

对受高斯和脉冲混合噪声污染的数字图像去噪方法进行了研究,提出了一种基于噪声检测的自适应总变分(TV)去噪算法。提出的改进算法采用两步迭代框架实现:脉冲噪点检测和全变分图像恢复。第一步中,考虑到脉冲噪声污染的像素点不包含原图像有效信息,采用一种局部统计值,即邻域像素间的随机绝对差排序值(ROAD)估计出噪点的位置;第二步中,采用L2-TV方法进行去噪处理,并对上述过程进行迭代处理,得到去噪图像。在噪点估计过程中引入脉冲噪点水平参数,这样处理的优势在于可更准确地检测出脉冲噪点;而L2-TV去噪方法可很好地去除高斯噪声,两者结合有效地解决了TV算法存在误判图像脉冲噪声为边缘而产生假边缘的问题。与现有典型去噪方法的比较实验表明,该迭代去噪算法,即TV-ROAD算法,既能够去除混合噪声,又可以保留图像细节特征。     

基于图像分解的图像修复技术

针对整体变分(TV)图像修复模型缺点,提出基于图像分解的修复模型。采用图像分解技术,提取图像的结构信息和纹理信息。将图像结构部分用基于TV的改进模型进行修复,避免TV模型在平滑区域产生阶梯效应。在迭代过程中,对图像的特征点与非特征点分别考虑,确保在修复过程中特征点不被模糊化,图像纹理部分采用改进的基于样本修复技术。Matlab仿真实验结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比计算结果优于原始算法。     

拓扑梯度耦合多重最小修补路径的连续边缘图像修复算法

当前的图像修复算法都是利用非连续边缘的已知块信息来完成损坏区域的填充,造成图像模糊与视觉不连通;且修复路径都是随机确定,使其成本较高.对此,提出了拓扑梯度耦合多重最小路径快速行军的连续轮廓图像修复优化算法.引入拓扑梯度,检测出缺失区域的边缘轮廓;定义关键点择取规则,提取图像损坏区域的关键点,嵌入权重因子,建立权重距离函数,计算最小修补路径成本,并设计多重最小路径快速行军机制,提取出连续边缘,完成损坏区域填充.仿真结果显示,与其他图像修复算法相比,本文算法可检测出损坏区域的连续边缘轮廓;且该算法具有更好的修复视觉与效率.     

基于噪声检测和动态窗口的图像去噪算法

针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基 于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴 BDND 方法,将图像的像素初分成信号点 和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪 声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进 的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情 况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和 细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像, 也可以获得较好的去噪效果。     

变分模型在矢量图像修复中的应用

图像修复是指恢复图像中破损区域的颜色信息或者去除图像中的多余物体。分析了基于整体变分法TV模型以及矢量图像耦合技术的原理,根据矢量图像耦合思想将整体变分法运用到矢量图像中并对矢量图像进行试验。实验结果表明：改进的矢量图像耦合修复模型能较好地修复大块彩色图像的缺失信息和移除多余物体,能保持彩色图像的边缘,且有较好的去噪功能。     

紧密系数耦合非线性结构张量的图像修复算法

为了解决当前基于PDE技术的图像修复算法采取了各向同性扩散,且没有考虑到损坏区域周边参考点的影响,使其修复图像存在不连续边缘与纹理模糊,降低了其视觉质量等不足,本文设计了紧密度系数耦合非线性各向异性扩散结构张量的图像修复算法。基于完好像素点与受损点之间的距离,构造紧密度系数计算模型;基于 技术,将结构张量嵌入其中,构造新的扩散速度模型,使其只沿着等照度曲线方向扩散,将从损坏图像中提取的掩码信息传播至受损区域,完成图像修复。仿真结果显示：与基于PDE技术的图像修复机制相比,本文算法具有更佳的修复质量,较好地保持了图像细节信息,无模糊效应;且修复图像的PSNR值最高。     

一种基于形态成分分析的唐卡图像修复算法

基于形态成分分析的图像修复算法,通过增加全变分的方式,使得有毛糙边缘的分段光滑图像恢复效果较好,但易产生阶梯效应。针对该问题,将p-Laplace算子引入到基于形态成分分析的图像修复算法中,既保证图像在边缘的良好扩散能力,又避免在图像平滑区易产生虚假边缘的缺陷,同时对噪声有更好的抑制作用。实验结果表明,该算法对于唐卡图像中出现的折痕或划痕、斑块状破损有较好的修复能力。     

单通道双谱夜视系统中的图像修复及消噪技术

基于单通道双谱夜视系统中对图像修复的需要,提出了一种基于水平集的图像修复及消噪技术。在阐述单通道双谱夜视系统工作原理的基础上,结合系统的实时性要求及待修复微光条纹图像的特点,设计了处理速度高的水平集修复算法;考虑微光图像的噪声对修复结果的影响,在修复的同时加入了热传导滤波方法。实验结果表明,该算法能够对微光条纹图像进行实时且有效的修复。     

基于拉普拉斯算子和图像修补的图像去噪算法

通过分析偏微分方程(PDE),设计了基于拉普拉斯算子和图像修补的图像去噪算法用于处理被噪声污染的图像：ROF调和拉普拉斯(RHL)算法和ROF调和修补(RHI)算法。通过分析图像的局部特征,结合ROF模型在处理图像时具有边缘保护能力,调和模型在处理图像平滑区域时能够避免产生“阶梯效应”和拉普拉斯算子具有增强细节信息的特点,设计了RHL算法;在RHL算法的基础上,结合基于PDE的图像修补模型设计了RHI算法。实验结果表明,设计的RHL算法和RHI算法既克服了ROF模型、调和模型在去除图像噪声时的缺点,又结合了两者的优点,与其他基于PDE的算法相比,在去除图像噪声、处理图像平滑区域、保持图像边缘细节信息方面都有较好的性能。     

基于均方差快速增强的图像修复算法

在分析几种关键图像修复算法的实现原理、适用性及其优劣的基础上,针对目前图像修复算法可能存在适用性有限、优化修复算法中存在的算法复杂度较高或者未考虑破损图像的结构信息的情况,提出了一种基于数据融合的加权均方差快速增强图像修复算法,并将其应用于壁画和自然图像的修复实验中。通过系统仿真实验证明,在修复强结构纹理自然图像和壁画时该方法能紧密结合图像结构信息进行有效地修复,同时,其适用性在原有的基础上有所提高。     

一范数在图像修复中的应用

考虑到图像相邻像素具有相关性,修复后的图像能量应为最低状态。定义了复合向量的范数。利用改进的热传导模型进行图像修复。提出的算法既可用来有效地修复划痕,也可用于去除文字,还可以填充较大破损区域。