分数阶B样条小波域的图像变分去噪

分数阶B样条具有分数阶逼近,可以更好地刻画图像纹理部分。将分数阶B样条小波推广到二维领域,利用分数阶B样条小波进行图像阈值去噪,提出了分数阶B样条小波域图像去噪的变分模型。同传统小波函数与全变差结合模型比较,分数阶B样条小波在保持纹理和去噪方面得到了明显改进。     

基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型

将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较好地保留了图像平滑区域中灰度变化不大的纹理细节。实验结果表明：一方面,与现有去噪方法相比,新模型不仅具有较强的抑制噪声能力,而且能较好地保持图像边缘特征,还能保留更多的图像纹理细节信息,优于常用的整数阶偏微分图像去噪方法;另一方面,从峰值信噪比的对比实验可以看出该模型去噪效果优于其他方法,较好地达到了去噪目的,是一种有效、实用的图像去噪模型。     

基于改进阈值函数的分数阶小波图像去噪

为了消除噪声对图像的影响并较好地保留图像细节信息,提出一种基于改进阈值函数的分数阶小波图像去噪方法。该方法通过分数阶小波变换将含噪信号进行多尺度分解,采用改进的阈值函数对各层分数阶小波域系数进行处理,对处理后的系数进行重构得到去噪后的信号。仿真实验表明,相比已有的软阈值、硬阈值和均值加权法,本文方法去噪后的图像信噪比较大、均方误差较小,取得了满意的视觉效果,是一种实用的去噪方法。     

PDE模型在声纳图像去噪中的应用研究

偏微分方程方法在光学图像去噪中已有很多成功的应用,但用于声纳图像去噪的情况还不多见。针对声纳图像受噪声污染严重的问题,将偏微分方程原理引入到声纳图像去噪中,重点讨论了两种偏微分方程模型:ROF模型和四阶扩散模型。基于这两种模型对声纳图像进行去噪处理,仿真实验证明了偏微分方程去噪算法的有效性,并对比分析了两种模型的去噪性能。ROF模型适用于低信噪比条件下的声纳图像处理,而四阶扩散模型在高信噪比条件下,能够很好地保持图像边缘,但当噪声污染严重时,其去噪后的SNR比ROF模型去噪低了近10 dB,不利于声纳图像处理。     

改进的小波域自适应阈值煤尘图像去噪

煤尘图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayes shrinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果,但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的,使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应阈值去噪算法,从而改进了广义高斯分布模型参数的估计方法,并在增加计算量不大的情况下提高了参数估计精度。用改进的小波域自适应阈值去噪算法对煤尘图像进行去噪处理。仿真结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。     

基于改进四阶偏微分方程的激光光斑图像去噪模型

随着激光技术的发展,激光光斑检测在实际应用中越来越广泛,但激光的远距离传输易受环境噪声的影响从而导致光斑检测误差变大。因此,以激光光斑为研究对象,针对激光光斑图像去噪这一重要问题,进行了改进算法研究。首先针对传统四阶偏微分方程去噪模型存在边缘模糊和自适应差的问题,从扩散函数的角度出发并根据不同光照下光斑的检测参数引进自适应梯度阈值,提出一种改进四阶偏微分方程去噪模型;其次将所提模型应用于雪天、雾天和雨天不同光照条件下激光光斑去噪中去;最后分别与基于自适应梯度阈值的各向异性去噪模型（IPM）、统一变分模型（DC）和ML四阶PDE去噪模型进行对比分析,结果表明所提算法不仅使去噪后的光斑图像内部保持平滑、边界保持清晰,且对不同光照条件具有较高的自适应性。     

基于小波阈值和全变分模型的图像去噪

针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同分解尺度选择不同的最佳阈值去噪,克服了统一阈值的不足,增强了算法的自适应性。理论分析和仿真实验结果表明,所提方法兼顾了小波变换和全变分模型的去噪优点,在有效去除噪声的同时更完整地保留了图像的边缘和细节信息,有较高的结构相似度和峰值信噪比。     

基于离散小波阈值的偏微分图像去噪

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪,得出了小波阈值的偏微分方程表示形式,在此基础上研究偏微分方程的解法,采用分数步的小波阈值方法对图像去噪,得到了较好的去噪效果,同时可以保护边缘。数值试验结果表明,该方法具有比小波方法更好的去噪效果,能获得较高的信噪比。     

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。     

具有纹理保持能力的四阶偏微分方程去噪方法

虽然四阶偏微分方程图像去噪方法能得到较好的分段光滑的结果,但这类方法常破坏图像的纹理信息。提出了一种具有保持图像纹理信息能力的四阶偏微分方程去噪模型。利用垂直于梯度方向的图像二阶导数设计了一种新的代价函数。证明了该函数解的存在性与唯一性并给出了其对应的Euler-Lagrange方程。在实验方面,用大量真实的纹理图像验证了新方法。实验结果表明,新方法在去噪的同时图像的边缘与细节得到了较好的保持。     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。     

小波方向子带偏微分方程遥感图像去噪

针对小波阈值法在去除遥感图像高斯噪声时,所存在的由于过度"扼杀"小波系数而引起的模糊边缘问题,以及P-M模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生所谓的"块状"效应问题。提出小波域偏微分方程(PDE)遥感图像去噪模型,该模型通过对遥感图像进行小波分解,保持低频子带信息,而只对含有噪声、图像边缘的高频子带进行基于子带方向特性的非线性异性扩散,使模型在有效去除高斯噪声的同时,能够很好地保护遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息,避免了去噪后的结果图像出现分段常量现象。实验结果表明,对于相同的遥感图像高斯噪声,基于所提出混合模型的去噪图像的PSNR较基于类零树的Bayes阈值法和P-M模型提高了1～2dB。     

基于能量泛函和视觉特性的全变分图像降噪模型

目的 基于能量泛函的全变分图像复原模型(ROF)为偏微分方程在图像处理上的应用开辟了一个新的研究领域。针对ROF模型存在的缺陷,很多学者提出了改进的模型和算法,并取得了一定的效果。基于能量泛函和视觉特性提出一种全变分图像降噪模型。方法 首先利用偏微分方程比较原理证明了该模型解的整体存在性,并利用变分原理给出了该模型的Euler-Lagrange方程;在数值计算时,选用人工时间演算法和有限差分方法,对数值近似解的离散形式进行了图像降噪matlab实验;最后利用峰值信噪比和平均结构相似度两个指标进行了降噪质量评价。结果 从实验数据上来分析,本文的模型在峰值信噪比上都有0.5~1 dB的提高,结构相似度有0.05~0.3的改进。结论 从降噪效果上分析,基于能量泛函和视觉特性的全变分图像降噪模型能够在降噪的同时,保持良好的边缘和纹理特征,优于其他改进的全变分降噪模型。     

基于微分方程和小波图象去噪研究

小波图象去噪是目前图象去噪的主要方法之一,它可以在很好去除噪声的前提下保持图象的细节特征。近年来基于偏微分方程的图象去噪方法得到了广泛的关注。在一定的约束条件下,求解方程的最优解可以达到比较好的去噪的目的。实验结果表明,该方法在图象去噪的效果上要比小波去噪好,去噪后图象的信噪比高。     

改进小波软阈值函数在图像去噪中的研究应用

常规小波软阈值去噪方法处理前后的图像小波系数有所差异,导致去噪后图像失真严重。为进一步提升去噪效果,提高去噪和细节保持能力,对阈值的选取方式和阈值函数进行改进。改进方法通过小波变换的每一级子带长度确定阈值,实现阈值自适应准确量化,改进软阈值函数采用双曲正切函数替换符号函数,对阈值绝对值范围内的小波系数应用非线性函数进行逐步压缩,使改进的阈值函数连续性更好,稳定性更强。实验结果表明,改进的小波软阈值去噪方法的峰值信噪比平均提升了48%,结构相似度平均提升了80.6%。相比常规小波阈值去噪方法,新改进的小波软阈值去噪方法在保留原始图像细节的基础上有效地抵制了噪声,图像质量提升明显。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。