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.     

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法．该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构．实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高．     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

Allen-Cahn水平集的提花织物图像去噪研究

将相变理论中的Allen-Cahn方程用于提花织物图像去噪,提出一种基于该方程的水平集去噪算法(APNACM).算法利用非局部Allen-Cahn方程在平均曲率流中的面积保留特性,在去噪过程中较好地保留了织物纹线的形状.采用水平集对Allen-Cahn方程进行数值演化,有效提高了算法对复杂纹线拓扑形变的自适应能力.为减小对水平集进行有限差分计算的开销,采用改进快速行进算法(FMM)确定适宜的相邻水平集扩张速度.实验结果表明,该算法能够对提花织物图像进行快速去噪,且去噪效果很好.     

选择性计算的快速非局部均值图像去噪

针对非局部均值(NLM)图像去噪算法度量像素间的相似性计算强度高的问题,提出了一种选择性计算的快速NLM去噪方法。在图像块像素灰度值向量空间距离计算时,利用L2范数逐次消元法,只需在图像积分图上通过少量加法运算即可剔除大量相似性低的像素点,有效地减少计算强度。根据图像空间相关性强的特点,提出了基于patch测地线距离的动态调整搜索区域的方法。实验结果表明,与其他经典算法相比,该方法获得了较好的加速,也提升了NLM算法的去噪性能。     

Image denoising and boundary extraction based on game theory

Half-quadratic regularization is a classical image denoising method.In removing image noise,the image boundary can be obtained.Since the boundary obtained by the half-quadratic regularization model is too fuzzy and the denoising effect is not ideal,the half-quadratic regularization model is improved by the game method,the image is denoised and the boundary is extracted simultaneously.Two participants are defined,with the classical half-quadratic regularization method used as the target function of denoising,and a relatively novel global sparse gradient model selected as the target function of boundary extraction.The two participants,image denoising and boundary extraction,iterate alternately in a game process,with their convergence points as the Nash equilibrium points.The proposed model is applied to various types of images,and the algorithm proposed can lead to good results in both numerical results and visual effects.Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the half-quadratic regularization model,thus obtaining better denoising and boundary extraction effects.     

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．     

改进全变分的图像去噪

为了弥补各向同性扩散去噪的非保边性、异性扩散的耗时性,分析了各向同性和异性扩散的机理,根据噪声对像素变化的影响,设计了新的扩散函数,理论上分析了该函数的扩散性能:对平滑区各向同性扩散,边缘区实现各向异性扩散。在传统全变分去噪的基础上,提出了改进全变分的图像去噪模型,运用固定点代算法设计了相应的离散迭代函数。实验结果表明,该算法在图像平滑区进行各向同性扩散,继承了各向同性的优点,降低了传统全变分的运行时间;在边缘区实现了各向异性扩散保护了图像边缘,提高了图像的峰值信噪比和视觉效果。     

偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法

针对直接采用高斯白噪声去噪算法去除MRI图像中的莱斯(Rician)噪声仅能取得次优去噪效果这一问题,在DCT子空间非局部均值去噪算法基础上,提出一种偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法。首先分析MRI图像中Rician噪声的特性,给出在MRI模值平方图中估计噪声偏差的方法;然后使用偏差校正的DCT子空间非局部均值MRI图像去噪算法在MRI图像的模值平方图上进行去噪处理。在模拟MRI图像上进行实验,其结果表明,该算法在有效去除Rician噪声的同时,很好地保留了器官和软组织的细节纹理信息,取得了较好的去噪效果。       

基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法

声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳.     

全变差曲波变换在医学影像图像去噪中的应用

针对曲波变换算法在医学影像图像去噪中会产生截断伪影和边缘模糊等问题,提出了一种全变差曲波变换算法.该算法首先对含噪医学影像图像分别进行曲波阈值和全变差去噪,然后将得到的去噪结果进行曲波逆变换并生成最终图像.仿真实验结果表明,该算法不仅可有效地降低噪声,还可较好地保持医学影像图像边缘和细节信息,其效果明显优于曲波变换算法和全变差算法.因此,该算法对医学影像图像的噪声滤除具有良好的应用价值.     

基于稀疏分解的图像去噪

基于稀疏分解的图像去噪处理是将被噪声污染的图像分解成图像的稀疏成分和其他成分。稀疏成分对应于图像中的有用信息,其他成分对应于图像中的噪声。由图像的稀疏成分重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果表明基于稀疏分解的图像去噪处理具有一定的效果。     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

压缩感知的天文图像去噪算法

针对压缩感知迭代收缩阈值算法在图像处理中存在收敛速度慢和去噪性能差的缺陷,提出了一种改进的高性能迭代收缩阈值天文图像去噪重建算法.首先,使用经典最速下降法中的BB线性搜索步长算子加快迭代收缩阈值算法的收敛速度;其次,为了进一步提高重构天文图像的质量,在传统Visu Shrink收缩阈值的基础上,提出一种下降Visu Shrink收缩阈值对图像信息进行筛选;由于阈值去噪方法在迭代重建的过程中会导致重建的图像中出现伪吉布斯效应,最后采用循环平移的方法在每次迭代过程中对获取的重建图像进行调整.多次的试验结果表明,与传统的压缩感知迭代收缩阈值算法相比,所提出的算法不仅能够获得较优的去噪性能和较快的收敛速度,同时可以有效地保护天文图像的特征和纹理等细节信息.此外,当选取的压缩采样比较低时,本算法也可以获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量,进一步验证了本算法在天文图像去噪中的有效性.     

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SFCM及水平集方法的溢油图像分割

传统的单一模糊聚类算法（FCM）适用于无噪声图像的分割,而对于具有噪声、特殊点值及瑕疵的图像分割则无能为力。本文提出了应用嵌入空间信息的模糊聚类算法（SFCM）与水平集方法的结合,对海洋溢油污染的合成孔径雷达（SAR）图像进行分割处理,得到了优于其它算法的分割图像。通过对SAR溢油图像分割的数据分析,验证了算法的有效性。     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.     

Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像参数化有限模型都有其特定的物理背景或者数学假设,很难准确估计SAR图像中各地物的密度分布,为了解决这一问题,提出一种基于非参数化无限混合模型的SAR图像分割方法,该方法利用Dirichlet过程对SAR图像进行建模,进一步采用非参数化Bayes模型分割包含复杂地物目标的SAR图像。Dirichlet分布作为一种基于分布的分布可以确定不同类别的先验概率,由样本估计出密度函数来描述图像,从而可以更精确地分割各类地物。该算法在模拟图像与真实SAR图像上进行了比对测试,实验结果验证了Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法的有效性和稳健性。     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．