复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．     

二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪

在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)估计,以达到降低噪声的目的．由于这种小波变换具有近似的平移不变性和良好的方向选择性,因此在降噪的同时可以很好地消除主要边缘处的“震铃”效应．实验结果表明;文中算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉效果上都要优于一些传统的降噪算法．     

基于阈值分类的小波域混合模型图像降噪

通过一种自适应阈值分类,小波系数被分为两类:“大”的(重要的)和“小”的(不重要的)。根据不同类小波系数的统计特性分别用不同的模型进行降噪,对于“大”的一类用一种具有尺度间相关性的双变量模型进行降噪,而对于“小”的一类用一种具有强局部相关性的零均值高斯模型进行降噪,最后用Cycle-spinning方法抑制降噪过程中可能存在的震铃和锯齿等失真。实验结果表明了该算法在客观峰值信噪比和主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。     

图像小波系数的高斯混合模型研究

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用高斯混合模型进行描述。提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型,每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对小波系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两类系数的信息,得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计。将此模型应用于图像去噪,根据贝叶斯后验均值估计理论设计了Wiener滤波器。通过与三种代表性去噪算法的比较实验,表明了这种基于模型的滤波算法的有效性。     

基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型SAR图像噪声抑制

提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.     

小波域图像降噪概述

小波域图像降噪是图像处理中一个引人注目的研究方向，为了使人们对小波域图像降噪有一概括了解，在对小波域图像降噪相关文献进行分析和理解的前提下，首先给出了小波变换的特性，同时阐述了小波去噪的最优准则和对图像进行小波变换时小波基的选取原则，然后评述了用于图像降噪的方法，并分析了利用小波系数建模的常用方法，最后探讨了小波域图像降噪的发展方向。     

基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制

提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度（GSM）模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.     

一种高斯混合尺度模型及在图像去噪中的应用

将高斯混合尺度算法和方向小波分解相结合,建立了小波分解系数的邻域模型,并基于该模型提出一种有效减少计算消耗的局部去噪方法。通过一系列模拟图像去噪试验,证明了此算法的有效性。     

基于小波域局部高斯模型的图像超分辨率

提出了一种基于小波域局部高斯模型的图像超分辨率算法。小波域局部高斯模型采用单一的高斯函数刻画子带系数的局部概率分布，由于该模型具有很好的局部自适应性，可以较好地反映图像的局部结构信息，因此以此作为自然图像的先验模型，将图像超分辨率问题转化为小波域约束优化问题，并用共轭梯度法对其进行求解。实验结果表明，基于小波域局部高斯模型的图像超分辨率算法较好地再现了图像的各种边缘信息，重构出的高分辨率图像在信噪比和视觉效果方面都有较明显的提高。     

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。     

基于双树复数小波变换的切屑图像阈值去噪

由于在金属切削加工时通过CCD相机采集的切屑图像含有大量噪声，因此如何有效地去除噪声，获取切屑边缘信息是分析切屑形态参数，实现切屑控制的关键。目前小波变换图像去噪效果较好，而复数离散小波变换比实数小波变换具有更多优势，如：平移不变性、方向性等。并可提高图像的去噪能力。为了提高切屑图像的去噪能力，提出了一种采用双树复数小波变换进行切屑图像去噪的方法，即在原信号(噪声标准方差)未知情况下，采用GCV准则选取去噪阈值，双树复数小波变换进行去噪。典型图像与切屑图像去噪结果显示，该方法能有效地提高金属切削加工过程中切屑图像的噪声去除及屑形边缘检测的能力。     

基于复小波系数局部方差无偏估计量的图像去噪

为了更有效地去噪,在考虑了图像局部具有不独立性特点的基础上,利用双树复小波变换,提出了一种新的空间适应算法,该算法对于每个系数利用中心方形窗来估计局部方差,克服了以前的去噪方法不能有效地去除图像边缘噪声的弱点,和目前好的实验结果进行的对比结果表明,该方法有效地改善了去噪效果。     

基于改进阈值的双树复小波眼电信号去噪方法

眼电(EOG,electrooculogram)信号由眼球的运动而产生,通常在采集过程中混入强烈的背景噪声,去噪是对眼电信号作进一步分析和识别的首要步骤.提出将双树复小波变换用于眼电信号的去噪,并采用一种新的阈值估计方法改善统一阈值过度扼杀小波系数的缺点,用均方根误差和信噪比评价眼电信号的去噪效果.结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换既能很好地抑制噪声,又能更好地保留信号的细节,具有较高的实用价值.     

基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索

由于在频域用能量参数来表示图像的特征矢量缺乏准确性,而且实数离散小波变换具有平移变化性和弱的方向选择性,为此针对以上问题提出了一种基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索方法。该方法首先利用双树复数小波变换系数的统计特性来建立广义高斯分布的统计模型;然后基于该模型提取图像的特征矢量;最后利用Kullback-Leibler distance(KLD)测度算法进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较双树复数小波算法的查准率提高6.96%,较基于Gabor纹理特征检索法的查准率提高了18.8%。同时复数小波系数统计模型具有旋转不变性。新方法对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。     

复小波域维纳滤波与偏微分扩散相结合的图像去噪方法

针对图像噪声的去除,提出了一种基于复数小波域上的多方向窗维纳滤波与偏微分方程保持边缘细节相结合的方法。针对小波域维纳滤波的方向性差,去噪后图像容易产生哑铃效应,该方法首先进行双树复数小波变换,集中6个方向上的图像信号能量,之后,再在该6个方向上进行方向维纳滤波,对图像进行初步去噪,再以此引导偏微分方程中的扩散函数,实现各项异性进行扩散,最大限度地在保持图像细节的同时,去除噪声。实验结果表明,该方法的峰值信噪比,以及视觉质量都较复小波去噪或各项异性非线性扩散去噪方法有明显的改善。     

基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

基于双树复数小波的肝脏疾病分类

文章利用双树复数小波提取纹理特征,结合遗传算法进行特征选择和优化,用KNN分类器设计出高精确度的肝脏疾病分类器.实验采用肝脏CT平扫图像,将肝脏疾病分为肝癌,血管瘤,肝硬化和脂肪肝.并通过对比实验证明了双树复数小波在特征提取方面的优势.