高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

证明一种高阶各向异性扩散与小波收缩的等价性,并根据等价性利用高阶各向异性扩散与小波收缩的优势,提出高阶各向异性扩散小波收缩降噪算法。该算法在低频部分采用经典的非线性扩散方法进行扩散,在高频部分采用高阶各向异性扩散方法进行小波收缩。实验结果表明,高阶各向异性扩散小波收缩算法的计算复杂性介于高阶各向异性扩散与小波收缩算法之间,降噪能力高于这2种方法。     

各向异性小波收缩用于图像分割

已经证明2维情况下一般各向异性扩散与HAAR小波收缩在一定条件下是等价的,基于此等价性的各向异性小波收缩结合了小波收缩与各向异性扩散两种方法的优势。将各向异性小波收缩用于多尺度图像分割,提出一种对多尺度各向异性扩散分割方法的改进方法——多尺度各向异性小波收缩图像分割算法。该算法利用各向异性小波收缩对图像中像素灰度值进行扩散,在尽可能保持边缘的情况下,使同质区域内相邻像素灰度随尺度数增加趋于相同,构造基于尺度的空间栈,从而完成对目标的分割,是一种非监督图像分割方法。对比实验结果表明,该算法在有效处理区域内部不一致性的同时,能够准确地定位目标边缘,实现同质区域的融合,完成分割任务,且该算法收敛速度高于多尺度各向异性扩散分割方法。     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

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。     

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。     

基于边缘估计的自适应各向异性扩散的医学超声图像降噪算法

提出了一种针对医学超声图像的自适应各向异性扩散算法;该算法充分利用图像本身的边缘信息以及图像水平和垂直方向梯度的差异,用GHAD方法在两个方向设置不同的梯度门限,避免了传统的常数及单一梯度门限带来的鲁棒性差等问题;改进的扩散系数改善了传统扩散系数收敛过快及边界平滑的问题;经过多组仿真实验,综合峰值信噪比(PSNR)和边缘保持度(FOM)等指标,表明该算法相比同类算法有更好的降噪和边缘保持效果。     

一种基于各向异性扩散的图像处理方法

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程(PDE)和基于纹理合成的修复方法.在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复.在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息.通过数值实验也表明该方法的有效性.     

一种基于各向异性扩散的图像处理方法

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程（PDE）和基于纹理合成的修复方法。在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复。在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息。通过数值实验也表明该方法的有效性。     

一种基于局部统计参数的图像扩散降噪新算法

针对各向同性扩散算法容易模糊图像特征信息以及张量扩散算法在图像同质区域内的噪声点处易产生伪条纹的问题,提出了一种能有效反映图像局部结构特征的局部方差作为特征参数,并基于该特征参数将上述两种算法相结合的新算法.该算法在对图像不同性质的区域进行降噪时,能根据图像的局部统计信息来调整上述两种扩散算法在该区域的扩散速度,以充分利用上述两种算法的优点并避免其缺点.实验结果表明,所提算法较几种经典的算法能更有效地去除噪声和保护、增强图像的边缘等特征信息.     

基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法

针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。     

基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法

针对图像去噪过程存在边缘保持与噪声抑制的矛盾,提出一种改进的偏微分方程图像降噪算法。将差分曲率引入各项异性扩散方程中,构造出新的扩散系数函数,其可以较好区分图像的边缘、平坦区域以及噪声,使算法在去除噪声的同时,保留更多弱边缘和纹理等细节信息。实验结果表明,该算法与其它基于偏微分方程的图像降噪算法相比,在客观的质量评价方面,提高了图像的信噪比和峰值信噪比;在主观视觉效果方面,在滤除噪声的同时保留了更多的弱边缘等细节信息,该算法实现了较好的图像降噪效果。     

一种新的基于振动滤波和各向异性扩散的图像增强和去噪算法*

结合振动滤波和各向异性扩散,提出了一种新的图像增强和去噪方法。该方法将改进的振动滤波项引入增强和去噪方程,使其根据图像结构信息产生相应变化幅度,使得图像不仅具有很好的平滑效果,而且增强了边缘,保留了尽可能多的细节部分,同时很大程度上缩短了计算时间,并给出了方程的离散形式。通过实验表明,该方法能达到较理想的增强和去噪效果。     

基于四元数小波混合统计模型的图像去噪

图像的去噪和压缩一直是图像处理的经典问题,传统的方法中很难将二者 同时兼顾。四元数小波变换是实小波、四元数理论及二维希尔伯特变换相结合的产物,是一 种新的多尺度分析图像处理工具。图像经四元数小波变换后,其小波系数不仅在尺度内具有 相关性,而且在尺度间也具有一定的相关性。文中提出一种混合统计模型,该模型包括尺度 间的二元非高斯分布模型和尺度内的广义高斯分布模型,然后运用最小均方误差（MMSE） 估计从噪声图中的小波系数恢复原图的系数,从而达到去除图像的噪声的目的。仿真实验表 明,论文方法不仅可以获得信噪比上的提高、视觉上达到明显的去噪效果,而且取得了较高 的压缩比。     

基于各向异性改进的水平集超声图像去噪算法

针对各向异性扩散可能出现的阶梯效应以及扩散门限难以准确确定、水平集函数只能根据图像梯度区分图像边缘及同质区域的问题,将各向异性扩散中的边缘增强项引入到水平集方程中,同时自适应地估计扩散门限,在去除噪声的同时保持和增强边缘。该方法结合了水平集函数和各向异性扩散的优点,理论分析和实验结果均表明了该算法的去噪效果更好。     

基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法

提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值：幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值（每个区域阈值不同）对小波系数做相应的“收缩”处理和重构,从而得到一个优质的去噪图像。该算法计算简单速度快,去噪效果明显,优于其他一些去噪算法。     

小波阈值图像去噪研究与应用

目前,对于图像去噪的理论和应用都已基本完善,但是对于保留图像边缘的图像去噪的研究仍然有很多学者专家在研究。小波域阈值图像去噪是能够保留图像边缘及其他特征的去噪方法之一。本文系统地研究了最常用的几种小波阈值去噪方法及阈值函数,然后在MATLAB环境下对几种小波阈值方法进行了试验,最后对各种阈值去噪方法的去噪效果进行了比较。     

改进的二阶总广义变分图像去噪算法

为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分（TV）去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分（TGV）的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础,在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量,利用张量函数引导扩散,获得了新的去噪模型,最后提出了一种扩展了的原始-对偶算法对新模型进行数值求解。新模型充分结合了二阶TGV作为正则项自动平衡了一阶和二阶导数项,以及张量函数的各向异性扩散,有效突出边缘结构的特性。实验结果表明,该方法在有效地去除含噪图像中噪声的同时,避免了阶梯效应,增强了对原始图像中边缘结构的保持。     

基于偏微分方程的医学超声图像去噪方法

研究了各向异性扩散方程在医学超声图像去噪中的应用。在理论上对去噪原理进行了分析,并在此基础上采用改进的针对乘性噪声的各向异性扩散算法对医学超声图像去噪,实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时较好地保留了医学超声图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰。该方法可以有效地去除超声图像斑纹噪声,提高图像的质量。