SAR图像去噪的非局部均值算法改进

针对非局部均值算法在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的边缘和纹理区域去噪效果较模糊的问题,探讨改进了非局部均值算法的权重部分,把高斯加权的空间距离与非局部均值算法的权重系数相结合,构造新的权重系数,提出了一种基于改进非局部均值算法的SAR图像去噪算法.首先,使用对数变换处理图...     

一种基于改进非局部均值滤波算法的红外图像去噪

提出了一种基于梯度信息的结构相似性算法改进的红外图像非局部均值滤波方法.传统的非局部均值滤波算法采用欧氏距离度量图像块之间的相似性,因而不能够很好地衡量图像细节和边缘信息,导致滤波后图像模糊失真.针对此问题,采用结构相似性度量(structural similarity,SSIM)算法对欧氏距离进行加权改进,针对普通的SSIM边缘信息评价能力的不足,提出了带有梯度信息的GSSIM算法,实验结果表明本方法在保持非局部均值(Non-Local Means,NLM)滤波算法去噪能力的同时还能够较好地保持图像的边缘和细节信息.     

基于非局部均值滤波的小波红外图像去噪

为避免小波去噪时阈值的缺陷和非局部均值滤波去噪时计算的复杂性和更有效地去除红外图像中的噪声,提出了一种采用非局部均值滤波的小波图像去噪方法.对含噪图像进行多层小波分解,采用新的贝叶斯估计阈值对高频系数进行阈值化处理,以消除高频噪声;在部分低层子带上进行非局部均值处理以进一步消除噪声.实验结果表明,与通常的小波阈值去噪和非局部均值去噪相比,该方法能很好地去除红外图像中的噪声,获得更高的信噪比(Signal To Noise Ratio,SNR)和更小的均方误差(MeanSquared Error,MSE),而且该方法计算相对简单,能达到很好的视觉效果.     

基于双边滤波与非局部均值的图像去噪研究

提出了一种基于双边滤波与非局部均值的图像去 噪算法,近年来提出的非局部均值算法是去噪效果非常 出色的算法之一,双边滤波去噪算法采用空间邻近度和灰度相似性构造新的权重系数,其取 得了良好的去噪效果,本文 据此改进非局部均值算法的权重部分,把空间邻近度因子与非局部均值的权重系数相结合, 构造新的权重系数。实验表 明,本文改进权重的非局部均值算法与已有的去噪方法相比,能得到更好的峰值信噪比,能 更好的保护图像细节以及结构信息。     

采用多级残差滤波的非局部均值图像去噪方法

为充分利用残差中的图像信息以提升非局部均值算法的去噪性能,该文提出一种多级残差图像滤波新方法。首先对含噪图像进行非局部均值滤波得到初始的去噪图像和权值分布矩阵,然后对残差图像进行固定权值非局部均值滤波来提取图像结构信息,将提取的信息经高斯平滑抑噪后作为补偿图像,与去噪图像相加得到增强的恢复图像。针对上述方法提出一种多级滤波的实现方案,从理论上推导证明了该方法的原理及可行性,并提出一种无需参考图像的迭代停止准则来自适应地优选滤波级数。实验结果表明,提出的迭代停止准则能够达到与峰值信噪比一致的优选结果;与经典的非局部均值算法相比,在计算效率相当的情况下,所提方法能够显著地提升其去噪性能,峰值信噪比平均可以提高1.2 dB,且具有更好的细节保持能力。     

快速非局部均值滤波图像去噪

针对非局部平均（NLM）去噪算法复杂度过高,滤波过程中对图像信号产生过度平滑的问题,提出一种基于高斯主成分分析的快速NLM去噪算法。该方法首先对所有像素点的邻域进行高斯滤波降低噪声干扰,提高主成分分析的准确度,降低分解结果的维度,进而提高NLM算法中的块匹配效率和准确性,为提高去噪效果奠定基础。虽然该方法在NLM前加入了高斯预滤波和主成分分析,但是由于有效的降维,整体算法复杂度较传统NLM仍有减少,且算法性能有所提高。实验表明与传统的NLM算法相比,本文所提出的新算法不仅降低了计算复杂度,而且可以产生更好的去噪效果。      

基于同质像素预选择的极化SAR图像非局部均值滤波

该文针对在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像相干斑抑制过程中结构特征和极化散射特性保持的难题,提出一种基于同质像素预选择的非局部均值滤波算法(NLM-HPP)。该算法结合像素统计特性和极化散射机制选择滤波同质像素,并引入结构损失函数提高非局部均值(NLM)算法中像素间相似性度量的准确性,最后用改进的相似性度量对同质像素的协方差矩阵进行加权平均,实现对PolSAR图像的相干斑抑制。对真实PolSAR数据进行的实验结果表明,与现有的Refined Lee滤波、基于散射模型的滤波方法和两种非局部均值滤波相比,此方法在有效滤除相干斑点的同时能更好地保持PolSAR图像的结构信息和极化信息。     

结合NSST和快速非局部均值滤波的刀具图像去噪

为消除基于图像处理的刀具磨损检测中的图像噪声,提出了结合非下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform, NSST)和快速非局部均值(Fast Non-local Means, FNLM)滤波的图像去噪方法。首先,利用基于决策的非对称剪切中值(Decision Based Un-symmetric Trimmed Median, DBUTM)方法滤除图像中的椒盐噪声;然后,对图像进行NSST多尺度分解,得到一个低频子带和一系列高频子带;最后,分别使用FNLM滤波和各向异性扩散模型调整低频和高频子带系数,并由调整后的各子带系数重构出噪声滤除后的图像。实验结果表明,与基于小波的阈值收缩方法、基于Contourlet的全变差模型结合各向异性扩散方法、基于NSST和标准非局部均值滤波方法相比,本文方法在主观视觉去噪效果、峰值信噪比、结构相似度以及处理速度等4个方面性能更优。      

基于PDTDFB变换域各向异性双变量模型和非局部均值滤波的图像去噪方法

为了有效去除图像噪声并保留更多图像细节信息,提出一种结合PDTDFB变换域各项异性双变量拉普拉斯模型和非局部均值滤波的自适应图像去噪算法.首先分析了PDTDFB变换系数的分布特点,使用各项异性双变量拉普拉斯模型作为其父子系数相关性的先验分布,在贝叶斯去噪框架下推导出闭式形式的各项异性双变量阈值函数,然后对估计的变换系数进行逆PDTDFB变换得到初步去噪图像,最后使用非局部均值滤波对其进行平滑处理.实验结果显示:本文所提算法去噪效果明显,与一些经典算法相比,本文方法在主客观上皆取得了有竞争力的结果.     

一种改进权重的非局部均值滤波算法

传统非局部均值滤波算法采用指数型加权核函数,容易导致图像细节平滑过度,并且权值分配容易受到噪声的影响。针对这一问题,提出一种改进权重的非局部均值滤波算法,设计一种新的加权核函数替代原本的指数型核函数,改善权值的分配。实验结果表明,改进算法降噪效果优于传统非局部均值滤波算法,在滤除噪声的同时更好地保护了图像的边缘与细节,并且噪声强度越大,改进算法的优势越明显。     

基于自适应Bilateral滤波的SAR图像相干斑抑制

SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像预处理的关键步骤。Bilateral滤波器是一类可以同时利用像素间的空间相似性与灰度相似性进行图像去噪的算法。针对直接用Bilateral滤波器进行相干斑抑制时存在空间方差系数选择困难及灰度相似性模型不合理的问题,该文提出一种自适应Bilateral滤波算法,该算法根据图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用SAR图像的似然概率函数代替高斯函数来进行灰度相似性度量。理论分析及实验表明,提出方法较相关算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节保持能力。     

基于非局部均值的图像降噪

首先介绍了图像降噪的基本思路,其次介绍了非局部均值降噪算法,最后用MATLAB R2008a实现非局部均值降噪算法在不同标准差下的降噪效果,用结构相似度及峰值信噪比评价标准评价该算法,列出它们的图像降噪处理结果及评价准则数据。在此基础上寻找适合人类视觉效果的图像降噪算法。     

基于低秩分解和改进的非局部平均的SAR图像相干斑抑制

为抑制合成孔径雷达（SAR）图像成像过程中形成的相干斑噪声,提出了一种基于低秩分解和改进的非局部平均的SAR图像相干斑去噪方法。首先将SAR图像进行对数处理,将乘性噪声转换为加性噪声;然后利用低秩稀疏分解将对数图像分解成低秩图像部分和稀疏图像部分;接着对含噪严重的稀疏图像部分分析其结构张量,生成非局部平均滤波所需的衰减因子,进行改进的非局部平均滤波去噪;最后再做图像合成,经指数变换得到去噪后的SAR图像。实验结果表明,该方法经视觉评价、边缘保持指数（EPI）和等效视数（ENL）等方面评测,具有较好的抑制噪声和保持边缘及纹理细节的能力。      

抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法

为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于局部平移瑞利分布模型的SAR图像相干斑抑制

该文提出了一种基于平稳小波域统计模型的SAR图像抑斑算法。首先对SAR图像应用非对数加性模型,接着针对该模型中的噪声在空域提出一种统计分布模型局部平移瑞利分布模型。最后基于该分布,在平稳小波域应用最大后验(MAP)方法获得真实信号平稳小波系数的解。实验表明,该文提出的局部平移瑞利分布模型是有效的,同时也表明该文给出的一种基于此分布模型的抑斑算法有很强的鲁棒性,抑斑性能优于许多现存的算法。     

自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法

为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM).该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数.利用局部均值...     

基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制

该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。     

基于SWT域改进粒子滤波的SAR图像降斑算法

 粒子滤波(PF)非常适合处理非高斯状态空间模型的滤波问题,而SAR图像的非高斯降斑算法正是粒子滤波的一个有效应用,本文在平稳小波变换(SWT)域上提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的改进PF的SAR图像降斑算法.新算法首先分析验证了SAR图像在SWT域比在DWT域中利用广义高斯分布(GGD)建模更为精确;然后针对基本PF降斑算法中的粒子整体权重偏差问题,引入MRF重新定义粒子权重,并通过权重更新粒子的采样区间以优化粒子分布;最后为了提高本文降斑算法的实时性,依据小波系数的局部统计特性把图像分为平滑和边缘进行分区域处理.本文针对模拟SAR图像和实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明降斑后的图像能够在去除噪声的同时较好的保持图像的边缘和纹理结构特征,而且分区域处理有效地提高了算法的效率.     

结构信息最优的静止图像压缩算法研究

JPEG2000是基于小波变换的新一代静止图像压缩标准,与以往的压缩标准相比,其具有很多优点。但是JPEG2000以MSE作为图像失真评价标准,而MSE不能很好的符合人眼主观评分,进而很大地影响了JPEG2000的压缩性能。该文在JPEG2000标准框架下,提出了以结构相似度作为失真评价标准的静止图像压缩算法(SJPEG2000)。该算法以系数对图像结构信息贡献量的大小作为准则来截取码流,使压缩后的图像尽量保存原图像的结构信息。实验结果表明,该算法压缩得到的图像很好地保留了图像结构信息,压缩图像的主观质量得到提高,结构相似度值较原JPEG2000也有一定提高。