基于联合滤波的聚类稀疏表示图像去噪算法

针对非局部均值去噪算法中噪声对结构聚类影响的问题,提出了一种基于联合滤波预处理的聚类稀疏表示图像去噪算法。利用维纳滤波和巴特沃斯滤波联合滤波处理提取含噪图像中的高频分量,同时减小了噪声对聚类的影响;利用非局部均值去噪的思想将高频图像块进行聚类,每一类图像块单独进行字典学习,增强字典的自适应性;利用多循环字典更新的K-SVD算法进行类内字典学习,增强字典的描述能力。实验结果表明,与传统的K-SVD算法相比,该算法能有效保留图像的结构信息,并且提升了图像的去噪效果。     

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。     

基于块分类和字典优化的K-SVD图像去噪研究

基于K-奇异值分解（K-SVD）的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪,能够在去除噪声的同时较好地保持原始图像信息。但该方法缺少对图像结构特征的考虑;此外,K-SVD算法训练得到的字典中往往含有噪声原子,从而导致该方法在强噪声下去噪性能欠佳。针对这些局限性,提出一种新的去噪方法：基于块分类和字典优化的K-SVD去噪方法。首先通过图像块的分类训练得到与图像结构相适应的字典,能够更为稀疏地表示图像;然后通过噪声原子检测将字典原子分为噪声原子和非噪声原子,并对噪声原子进行替换,减弱噪声原子对去噪性能的影响,得到优化字典;利用优化字典对图像进行稀疏表示去噪。仿真实验表明,与非局部均值去噪、曲波去噪以及经典K-SVD去噪等算法相比,新方法能够取得更好的去噪结果。     

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。     

基于高阶奇异值分解和均方差迭代的图像去噪

目的 图像去噪是图像处理的难题,其难点是在尽量滤除噪声的同时对图像信息进行保持。针对该难点,本文提出了一种将非局部相似性和高阶奇异值分解(HOSVD)相融合,并利用均方差(MSE)迭代对图像进行去噪的iHOSVD算法。方法 首先利用非局部相似块聚类和高阶奇异值分解构建数据自适应的3维变换基及其变换系数;其次,对变换系数进行阈值处理后进行3维反变换,从而达到非局部协同滤波的目的;最后,由于一次去噪操作无法达到理想的去噪效果,采用一种基于均方差最优的迭代方法对图像进行去噪,并证明该迭代是一个权衡偏差和方差使得均方差达到最优的过程。结果 实验结果表明,iHOSVD算法既能够有效地去除噪声,又能够很好地保持纹理细节信息。结论 本文所提的图像去噪iHOSVD算法结合了非局部协同滤波与数据自适应去噪的思想,通过对3种高水平去噪算法BM3D、NCSR和PLOW的比较实验发现,不仅表现了较强的图像去噪能力,而且在图像纹理细节保持方面效果最好,适用于纹理信息较强的图像。     

基于改进K-SVD和非局部正则化的图像去噪

K-奇异值分解( K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改善图像的去噪效果。实验结果表明,与传统K-SVD算法相比,该算法在提高同质区域平滑性的同时,能保留更多的纹理、边缘等细节特征。     

改进权值非局部均值超声图像去噪

目的 超声图像斑点噪声会影响诊断的准确性和可靠性。通过分析超声图像斑点噪声统计模型,结合非局部均值滤波算法,提出一种基于超声斑点噪声模型的改进权值非局部均值（NLM）滤波算法。方法 算法针对超声图像灰度信息对图像进行预处理,利用超声图像斑点噪声模型改进传统NLM算法的权值计算函数,基于图像特征确定最优采样间隔进行下采样,利用改进后的权值计算函数对图像进行NLM去噪处理。结果 分别采用人工合成与真实超声图像对本文算法性能进行测试,并与传统非局部均值滤波算法、非局部总变分（NLTV）等算法进行去噪效果比较,同时采用均方误差、峰值信噪比和平均结构相似性作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法能快速完成超声图像的去噪处理,峰值信噪比较其他算法可以提高0.2 dB以上,可以降低均方误差,提高平均结构相似性,缩短处理时间,并得到较好的图像质量和视觉效果。结论 根据超声图像斑点噪声模型对NLM算法的权值计算函数进行优化,使得NLM图像滤波算法能更好地适用于超声图像的去噪,基于超声斑点噪声模型的改进权值NLM算法相较于其他算法,滤波效果更佳,适合超声图像去噪。     

基于DCT过完备字典和MOD算法的图像去噪方法

文章介绍了一种DCT过完备字典和MOD算法相结合的图像稀疏表示去噪算法。首先将噪声图像分成小图像块,并运用正交匹配跟踪算法（0MP）在图像的初始化DCT过完备字典上对小图像块进行稀疏分解;然后使用MOD字典学习算法对DCT过完备字典进行更新;最后重复该过程以获得图像的稀疏表示并重构图像。试验结果表明：该方法在实现图像去噪的同时,其去噪性能比传统的方法更有优势。     

结合分块噪声估计的字典学习图像去噪算法

图像去噪是图像处理领域的重要环节,也是对图像进行后续处理的基础。近年来K-SVD字典学习去噪算法因其耗时短、去噪效果好的特点得到广泛关注和应用。但该算法的适用条件为图像的噪声为加性噪声且噪声标准差已知。针对这一情况,本文先提出一种平滑图像块筛选方法,并将其与奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)相结合实现对图像的噪声标准差估计。再将得到的噪声估计方法与K-SVD字典学习去噪算法结合起来,提出一种具备噪声估计特性的K-SVD字典学习去噪算法。对多种图像的去噪实验结果表明,与Donoho小波软阈值去噪算法、全变分(Total Variation, TV)去噪算法相比,本文算法不仅能够使去噪后图像的峰值信噪比提升1~3dB,并且能较好地保留图像的细节信息和边缘特征。     

面向真实图像噪声的两阶段盲去噪

目的 现有的深度图像去噪算法在去除加性高斯噪声上效果显著,但在去除任意分布的真实图像噪声时表现不佳;去噪模型的深度在不断增加,但去噪效果上却并未能显著提高。对此,设计了一种简单有效的两阶段深度图像去噪算法。方法 首先基于注意力机制估计真实图像上的噪声分布水平,然后使用一个混合膨胀卷积和普通卷积的多尺度去噪模块进行非盲降噪。结果 在DND（darmstadt noise dataset）、SIDD（smartphone image denoising dataset）、Nam和PolyU（the Hong Kong Polytechnic University）等4个图像去噪领域常用数据集上进行去噪实验,选择峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和结构相似性（structual similarity,SSIM）作为去噪效果的评价指标,得到的平均PSNR值分别为39.23 dB,38.54 dB,40.45 dB,37.34 dB,并与几种传统去噪方法和基于深度学习的去噪方法进行比较。实验结果表明,本文的去噪算法在去噪效果和视觉质量上有明显提升。同时,在SIDD数据集上进行消融实验以验证算法中模块的有效性。结论 本文算法使用的跳跃连接、噪声水平估计以及多尺度模块均可以有效提升真实图像去噪效果。与现有方法相比,本文算法不仅能有效去除真实图像噪声,而且能通过简单的模块参数设置控制去噪网络的计算效率。     

过完备字典稀疏表示下的RAMP重构算法

压缩感知理论将采样理论与压缩理论合二为一,成为最近几年来的研究热点。主要依据图像的稀疏性或是可压缩性的特点,使用K-均值奇异值分解（K-Means Singular Value Decomposition,K-SVD）算法训练获得过完备字典,使用高斯随机矩阵作为测量矩阵,最后通过正则化自适应匹配追踪算法作为压缩感知重构算法,提出了K-SVD过完备字典的正则化自适应匹配追踪算法（KSVD Regularized Adaptive Matching Pursuit,KSVD-RAMP）。通过对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标以及主观视觉上对所提算法以及传统的贪婪算法做对比。实验结果表明,该算法比基于离散小波稀疏表示的RAMP算法的峰值信噪比提升了2~6 dB。因此,该算法重构出的图像不管在视觉效果上,还是在客观评价指标上都有一定的改善。     

基于VGG网络与深层字典的低剂量CT图像去噪算法

低剂量计算机断层扫描（LDCT）能够有效降低X射线辐射对人体健康造成的危害,已广泛应用于医学临床诊断。针对LDCT图像中存在大量的斑点噪声和条形伪影的问题,提出一种结合改进的VGG网络和深层字典的图像去噪算法,以弥补深层字典去噪能力的不足。在深层字典学习到第一层字典原子和稀疏矩阵后,通过改进的VGG网络将字典原子区分为信息原子和噪声原子,同时将稀疏矩阵中噪声原子所对应的元素设置为零,降低噪声原子对图像去噪效果的影响。实验结果表明,与K-SVD算法、正则化K-SVD算法和深层字典学习算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性指数平均提高了1.4 dB和0.03,能够有效抑制LDCT图像噪声和伪影,且保留较多的边缘和细节信息。     

基于层次结构化字典学习的人脸表情识别*

针对传统稀疏表示方法构建的字典不具备判别性的问题,以K-SVD算法为基础,对判别字典的构建和分类求解进行了研究,提出一种基于层次结构化字典学习的表情识别方法。先将训练样本切割出眼眉、脸颊和嘴三部分,对分割的各部分利用K-SVD算法得到块字典向量,再用层次分析法的权重赋值方法求块字典向量的权重值,构成各类子字典。将所有的子字典进行联合,用结构化字典学习算法求解。测试样本的归类取决于求解结果重构的效果。在JAFFE和CK表情库上的实验表明,该算法在保证了字典判别性的同时,也达到了较高的识别率。     

基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法

为有效提高体域网动作分类性能,本文提出了一种基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法. 该算法首先基于K-SVD优化学习算法,将不同动作模式训练样本按其所属类别分组优化训练,避免各类样本数据训练时相互干扰,得到不同动作模式类别所属的子字典,然后将其拼合构成一个完整字典,准确稀疏表示测试样本,最后基于最大似然稀疏模型准确估计稀疏表示系数残差,并得到测试样本所属类别. 实验结果表明,本文所提算法能够获得最优字典,基于最大似然稀疏表示可准确估计测试动作样本稀疏表示残差. 所提算法识别率明显优于传统稀疏表示动作分类算法,可有效提高体域网动作模式分类性能.     

基于K-SVD超声渡越时间获取方法研究

在超声回波检测信号中,反映污垢特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没。针对信号稀疏分解中常用匹配追踪分解不够准确的问题,提出基于K-SVD奇异值分解的超声渡越时间获取方法,利用K-SVD训练得到超声回波信号的过完备字典,结合正交匹配追踪进行局部搜索适配原子,以提高信号稀疏分解的速度和准确度。基于Comsol Multipysics仿真软件建立充液污垢管道三维有限元模型,研究了超声回波传播特性规律。将K-SVD算法应用于超声回波仿真信号和换热污垢管道回波检测信号的处理,并与原始小波训练字典进行对比。结果表明：改进的K-SVD字典学习算法能够在提高信号稀疏分解的同时,获得较好的降噪结果和污垢特征信息提取,对超声检测信号的处理具有实际意义。     

结合第二代Bandelet变换分块的字典学习图像去噪算法

针对以往稀疏编码在图像去噪过程中存在的噪声残留和缺乏对图像的边缘与细节的本质特征的保护等问题,提出了一种结合第二代Bandelet变换分块的字典学习图像去噪算法,其更好地利用了图像的几何特性进行去噪。首先,通过第二代Bandelet变换可以灵活地根据图像几何流的正则性特征并能够自适应地获得图像的最稀疏表示来准确估计图像信息,并能自适应地选择最优的几何方向;然后,根据K-奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法来训练学习字典;最后,通过四叉树分割对噪声图像进行自适应分块,从而去除噪声并保护图像的边缘与细节。实验结果表明,相比于其他学习字典,所提算法能更有效地保留图像的边缘特征与图像的精细结构。