自适应匹配追踪图像去噪算法

针对目前的稀疏去噪算法分解效率低、去噪效果不理想的问题,提出了一种基于自适应匹配追踪的图像去噪算法。该算法首先通过自适应匹配追踪算法求解稀疏系数,然后利用K奇异值分解算法将字典训练成能够有效反映图像结构特征的自适应字典,最后将稀疏系数与自适应字典相结合来重构图像。在重构过程中,将噪声对应的系数去除,最终达到去噪的效果。算法引入Spike-Slab先验来引导稀疏系数矩阵的稀疏性,并利用两个权重矩阵促使去噪模型更加真实。鉴于字典在稀疏算法中的重要性,将自适应字典与DCT冗余字典、Global字典进行比较。实验结果显示,选择自适应字典的去噪结果比传统字典在峰值信噪比上高出约4.5 dB;与目前6种主流的稀疏去噪方法相比,文中提出的方法在3种评价指标上均有不同程度的提高,其中峰值信噪比平均提高了约0.76~6.24 dB,特征相似度平均提高了约0.012~0.082,结构相似性平均提高了约0.015~0.108。对图像去噪算法进行定性的评价,结果显示所提算法保留了更多的有用信息,视觉效果最佳。实验充分证明了自适应匹配追踪图像去噪算法对图像去噪的有效性和鲁棒性。     

学习字典下自适应稀疏度估计的分解去噪算法

针对固定字典下稀疏分解在图像去噪过程中缺乏自适应稀疏度估计和回溯优化等问题,本文在K-SVD学习字典下,利用自适应稀疏度估计匹配追踪(ASMP)方法自适应估计图像的稀疏度,并对原子进行回溯优化选择。算法不仅改善了固定字典的表示性能,同时减少了图像稀疏度人为设定的盲目性又提高了算法鲁棒性。实验表明,与传统的稀疏分解去噪算法相比,学习字典下自适应稀疏度估计的分解去噪算法能获得更高的峰值信噪比。     

基于稀疏表示的含噪图像超分辨重建方法

传统的含噪图像超分辨方法只能将图像去噪和图像超分辨分别进行处理,基于稀疏表示与字典训练的含噪声图像超分辨重建方法将两者融合在一起。提出一种基于图像块在训练字典下稀疏表示的协同处理方法,来解决含噪图像超分辨的问题。由于图像块可以由字典下的稀疏系数来表示,所以可训练一个分别适用于含噪低分辨率图像块和清晰高分辨率图像块的字典对,使得高低分辨率图像块在该字典对下具有相同的稀疏表示。当输入含噪低分辨率图像块时,先计算出其在低分辨率字典下的稀疏表示系数,然后利用此稀疏系数在高分辨率字典下进行重建,可得到清晰高分辨率图像块,最后通过整体优化完成清晰高分辨率图像,实现图像超分辨和图像去噪的目的。实验证明,采用局部自适应插值的方法放大低分辨率图像到中间分辨率再进行特征提取,比以往采用的双三线性插值的方法在重建图像质量上有提高,并通过研究字典λ参数的设置使得超分辨重建和去噪结果同时达到最佳,即在图像的视觉和质量上都具有较为明显的优势,具有很好的鲁棒性和有效性。     

改进的多尺度学习字典图像去噪算法

常规字典学习方法在单一尺度下对图像进行稀疏表示,不能完全表示图像的有效信息,去噪结果有待提升。针对上述局限性,提出一种改进的多尺度学习字典图像去噪算法。该算法使用改进的自适应阈值曲波变换对图像进行多尺度分解,并以此构建曲波域的多尺度学习字典,通过循环迭代完成字典和稀疏系数更新并叠加对应的曲波域图像块,最后执行曲波反变换得到去噪图像。结果表明,相对常规去噪算法,论文方法的灰度图像去噪结果峰值信噪比平均提升56.6%,结构相似度平均提升0.44;实际B超图像的完全无参考值提高47.3%,专家平定值提高32.3%。结论认为,改进方法对图像的边缘/纹理细节保持好,图像质量提升明显。     

基于非抽样小波字典和稀疏表示的图像去噪方法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础,结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好地处理图像去噪问题。通过引入图像稀疏表示框架,从含噪图像自身中优化训练字典,初始字典选择构造非采样小波字典来更好地捕获图像信息,通过反复迭代学习获得高度自适应的过完备稀疏字典,重构图像时构造先验概率矩阵,结合后验概率估计与传统的正交匹配算法提出改进的图像重构算法。实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的边缘和细节特征,去噪后的图像更为清晰。     

基于分组字典与变分模型的图像去噪算法

针对加性高斯噪声去除问题，在现有传统的K均值奇异值分解（K-SVD）字典学习算法的基础上，提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先，根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组，再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类，根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典；其次，将通过所学字典得到的稀疏表示先验与图像本身的非局部相似先验进行融合来构建变分模型；最后，通过求解变分模型得到去噪后图像。实验结果表明，与同类去噪算法相比，当噪声比率较高时，所提算法可以解决前期算法准确性较差、纹理丢失较为严重、产生视觉伪影等问题，在视觉效果上要更为理想；同时该算法结构相似性指数有明显提高，峰值信噪比（PSNR）的值更是平均提高了10%以上。     

基于截断核范数低秩分解的自适应字典学习算法

针对过完备字典直接对图像进行稀疏表示不能很好地剔除高频噪声的影响,压缩感知后图像重构质量不高的问题,提出了基于截断核范数低秩分解的自适应字典学习算法。该算法首先利用截断核范数正则化低秩分解模型对图像矩阵低秩分解得到低秩部分和稀疏部分,其中低秩部分保留了图像的主要信息,稀疏部分主要包含高频噪声及部分物体轮廓信息;然后对图像低秩部分进行分块,依据图像块纹理复杂度对图像块进行分类;最后使用K奇异值分解（K-single value decomposition, K-SVD）字典学习算法,针对不同类别训练出多个不同大小的过完备字典。仿真结果表明,本文所提算法能够对图像进行较好的稀疏表示,并在很好地保持图像块特征一致性的同时显著提升图像重构质量。     

基于K-SVD的低信噪比WMSN视频图像稀疏去噪

无线多媒体传感器网络WMSN因感知视频等信息的优势而被广泛应用,但受天气、光照等外因干扰,所采集视频图像常含有较为严重的噪声。因此,在低信噪比条件下进行视频图像去噪是保证WMSN视频监测有效性和可靠性的关键。在分析WMSN视频图像特征的基础上,首先对其进行周期性采集、分帧及帧差等预处理;然后对关键帧运用K SVD训练DCT冗余字典以充分稀疏表示图像特征,并采用基于残差比的改进型Batch OMP实现关键帧去噪及重构,而对残差帧则基于DCT冗余字典进行稀疏去噪处理;最后,叠加去噪后的关键帧和残差帧,从而整体上实现低信噪比WMSN视频图像的去噪及重构。实验表明,本算法能更加有效地、较为快速地滤除视频图像噪声,适用于低信噪比WMSN视频图像去噪。     

压缩感知和相似性约束的图像超分辨率重构算法

针对通过外部学习进行超分辨率存在图像质量不佳、细节不真实的问题提出一种压缩感知和相似性约束的单帧图像超分辨率算法。算法首先利用压缩感知中测量域与频域的线性关系对训练库图像在测量域分类,对不同类别图像块训练对应类别的字典,提高字典的表示能力;然后在重构时利用图像的非局部相似性,将图像在分类字典下的稀疏性和相似块信息同时作为先验信息联合约束重构过程,最后恢复出高分辨率图像。实验结果表明算法重构出的高分辨率图像具有丰富的细节以及清晰的边缘,重构图像主观质量良好。     

基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。