基于边缘扩散的医学图像非线性去噪算法*

在对医学图像去噪的同时保留边缘信息,对于后期的诊断具有重要的意义。分析了ＰＭ和Ｃａｔｔｅ算法 以及它们的不足,提出了一种基于边缘扩散的非线性去噪方法,通过边缘检测把图像分为边缘和非边缘两部分, 非边缘区域通过各向同性算法去噪;边缘区域通过各向异性算法去噪,改进扩散形式,只沿边缘方向扩散去噪。 实验表明方法非常有效,带噪声的医学图像经过改进后的算法去噪处理,图像质量得到明显的改善。     

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。     

基于小波维纳滤波和各项异性扩散的图像去噪

提出一种基于小波和各项异性非线性扩散的新图像去噪算法。小波域局部阈值维纳滤波是一种简单有效的去噪方法,利用该方法先对原始图像进行初步去噪,以此引导非线性扩散模型中的边缘检测函数,再用非线性扩散进行去噪。实验表明:该算法不仅很好地保存了图像的边缘信息,而且有效地去除了图像中的大部分噪声,无论是视觉效果还是客观标准上都优于单纯的小波域维纳滤波或各项异性非线性扩散去噪。     

一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法*

针对传统去噪算法去除含噪声较大的图像时仍有部分噪声残留的问题,本文基于变换域提出一种改进正态逆高斯分布的图像去噪算法。该算法在非下采样剪切波变换域,利用最优线性插值阈值函数改进正态逆高斯模型作为系数分布模型,对高频子带分解系数进行统计建模,以贝叶斯最大后验概率理论实现图像去噪。实验结果表明对于添加不同标准差的高斯白噪声图像,该算法在有效保留图像细节和纹理信息的同时在峰值信噪比方面优于同类去噪算法。     

一种改进的PDE图像去噪方法

研究用于图像去噪的偏微分方程;在理论上对去噪原理进行了分析。通过对扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效、更具有适应性的去噪扩散模型,对高斯噪声图像进行处理。与传统的各向异性扩散算法进行了比较并对偏微分方程的未来发展方向进行了展望。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图像噪声,提高图像的质量。     

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。     

中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法

医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程。应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率。实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准。实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求。     

中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法

医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程。应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率。实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准。实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求。     

各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法

针对传统点云去噪算法在去除噪声时易造成模型特征失真的问题,提出一种各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法.首先采用张量投票算法计算采样点的张量矩阵,并求解其特征值和特征向量;然后根据采样点的几何特征设计扩散张量的特征值,保证在不同特征方向的扩散速率能自适应调整;最后将重构的扩散张量与三维各向异性扩散滤波方程相结合,构造了点云滤波模型用于点云去噪.对不同含噪点云模型进行去噪的实验结果表明,该算法在点云去除噪声的同时,可以有效地保持原始模型的特征信息,避免了模型的过光顺.     

同向平均梯度的各向异性扩散模型

遥感图像成像过程中经常会产生包括高斯噪声和椒盐噪声的图像噪声,这些噪声在很大程度上降低了图像的清晰度,影响了图像的实际应用。如何在有效的去除图像噪声的同时又能够很好的保留图像的纹理信息,成为遥感图像去噪追求的目标。针对林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程存在的不足,提出一种基于同向平均梯度值的各向异性扩散去噪模型,该模型克服了林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程无法去除强高斯噪声和椒盐噪声的不足,在有效去除遥感图像噪声的同时,很好的保持了图像的边缘和纹理信息。实验结果表明,提出模型的稳定性和有效性,并且去噪后的图像信噪比较林石算子和基于非线性小波阈值的各向异性扩散方程分别提高了24 dB。     

一种改进的非局部均值去噪算法*

针对非局部均值去噪算法在图像块相似度计算方面存在的不足,提出计入图像旋转对相似度贡献的、效果更好的图像块匹配算法.为了获得与给定像素点邻域相似的图像子块,首先对给定像素点周边的相关邻域子块按灰度值大小排序,计算其与同样按灰度值大小排序的给定像素点邻域子块之间的距离,据此筛选出灰度分布相似的图像子块作为候选集,更进一步在候选集中选出结构上更为相似的图像子块.同时为了克服噪声影响,在计算子块相似度之前对输入图像进行预滤波处理.实验表明,与原始的非局部均值去噪算法相比,文中算法在峰值信噪比、平均结构相似性及主观视觉效果等方面均具有一定优势,特别是在噪声较大时,文中算法的去噪效果更好.     

双边非局部均值滤波图像去噪算法

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明：本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比（ PSNR）提高了0.9、图像相似度（ MSSIM）提高了0.181,图像保真度（ VIF）提高了0.2147。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。     

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。     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

用噪声检测算法改进理想低通滤波器

针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法。首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在不同方向上的分数阶微分梯度;然后,依据预先设定的阈值获得不同方向的分数阶微分梯度检测图,将在所有选定方向上梯度都发生跳变的像素点判定为噪声点;最后,只对图像中被检测出的噪声点用理想低通滤波器进行滤波,可使图像在去除噪声和保留图像细节两方面同时获得较优的效果。实验结果表明,所提算法不仅可以获得更好的视觉效果,而且去噪后图像的峰值性噪比(PSNR)表明去噪后的图像更接近原始图像,使用理想低通滤波器获得的最大PSNR为29.0893dB,所提算法获得的最PSNR为34.7027dB。将分数阶微积分用于图像去噪,为提高图像去噪性能提供了一个新的研究方向。     

Context model based edge preservation filter for impulse noise removal

In this article, a new edge preserving contextual model based image restoration technique is proposed for images affected by impulse noise. The proposed restoration technique consists of two stages: noisy pixel identification and restoration. Center sliding window is considered as current processing pixel for both noisy pixel identification and restoration. In the first stage of the proposed technique, we follow an absolute directional difference of the neighborhood pixels to identify the pixels those are affected by impulse noise. We propose an edge preserving contextual model to restore the noisy pixels. The noise correction stage of the proposed scheme depends on the context model of the noise-free pixels in the selected window. The parameters of the contextual model are obtained using a Gaussian kernel. The proposed algorithm is tested on nine benchmark test images. The evaluation of the proposed algorithm is carried out by comparing it against nine competitive state-of-the-art algorithms for impulse noise removal. The proposed algorithm is evaluated using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Structural Similarity Index (MSSIM), Non-shifted Edge Ratio (NSER) and Correlation Factor (CF) performance measures. Experimental results corroborate that the proposed algorithm provides better performance than the existing state-of-art impulse denoising methods.     

基于梯度特征的双核非局部均值去噪算法

针对传统非局部均值（NLM）滤波算法中邻域间相似性计算易受噪声干扰的问题，提出了一种基于梯度特征的双核非局部均值滤波算法。通过图像块之间的欧氏距离及梯度特征度量邻域间相似性，采用双核函数代替传统指数核函数计算相似性权值，并通过衡量搜索区域中的邻域块与当前像素邻域的相似程度，对像素点的权值进行重分配，在此基础上，重估像素点去噪值并得到滤波图像。实验结果表明，提出的滤波算法与传统的NLM滤波算法及分别含有高斯核和正弦核的改进NLM滤波算法相比，可以更准确地反映邻域间的相似度，保存图像的细节及边缘信息，从而有效提升图像的去噪效果。     

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。     

自适应残差图像的分数阶全变分去噪算法

目的 全变分（TV）去噪模型具有较好的去噪效果,但对于图像的弱边缘和纹理细节的保持不够理想。自适应分数阶全变分（AFTV）模型根据图像局部信息,区分图像的纹理区域和非纹理区域,自适应计算投影算法中的软阈值,可较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,但该方法当噪声增大时“阶梯”效应比较明显,弱边缘和纹理细节保持效果不够理想。针对该问题,提出一种改进的分数阶全变分去噪算法。方法 该算法在计算残差图像时,用分数阶全变分模型替代整数一阶全变分模型,并根据较精确的残差图像的局部方差区分图像纹理区域和平坦区域,使保真项参数的自适应选取更加合理,提高了算法的去噪性能。结果 针对3种不同类型的噪声图像,将本文模型与TV模型和AFTV模型进行对比实验,并采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评定去噪效果和纹理保持能力。对于高斯噪声图像,本文算法在PSNR方面比TV模型和AFTV模型分别可平均提高2.72 dB和1.38 dB,SSIM分别可平均提高0.047和0.020。对于椒盐噪声图像,本文算法结合中值滤波算法在PSNR和SSIM方面比传统中值滤波算法分别可平均提高1.308 dB和0.011。对于泊松噪声图像,本文算法在PSNR、SSIM方面与AFTV较接近,比TV分别可提高1.59 dB和0.005。结论 通过对添加不同类型的噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与TV和AFTV相比均有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与AFTV的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。且本文算法普适性较好,能有效去除多种典型类型的噪声。     

迭代自适应权重均值滤波的图像去噪

针对现有滤波方法滤除图像椒盐噪声的性能不理想和耗时长等缺陷,提出了一种迭代自适应权重均值滤波的图像去噪方法（IAWF）。首先,利用图像邻域像素与处理点的相似性采用新型方法构建邻域权重;然后,将此邻域权重与开关裁剪均值滤波结合形成新型权重均值滤波方法,充分利用像素间的相关性和开关裁剪滤波的优势,有效提高了算法的去噪效果,同时采用自适应的方式调整滤波窗口大小,以便尽可能地保护图像细节;最后,采用迭代式滤波方法,即如果上述操作还没有处理完噪声点,则迭代去噪直至噪声点处理完毕,实现自动处理。仿真实验结果表明,在各种不同噪声密度下,IAWF在峰值信噪比（PSNR）、失真度,以及视觉效果等方面均优于现有的几种优秀的滤波算法,且具有更快的运行速度,更适用于实际应用场合。