基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的。为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪。由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强。仿真结果表明：该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法。     

基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型研究

为了在获取更高信噪比的同时更多地保留图像边缘和纹理等细节信息,将分数阶微积分理论和偏微分方程方法有效结合,构建了基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型,并利用分数阶微分掩模算子来实现去噪模型的数值计算。该去噪模型通过引入以分数阶梯度模值为参数的边缘停止函数并选择合适的分数阶微分阶次,由此能够在一定程度上解决传统去噪模型存在的不足之处。实验结果表明,基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型较传统的去噪模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像边缘和纹理等细节信息。     

基于边缘增强和快速非局部均值的边缘图像去噪

针对全变分模型不能很好的保持图像边缘信息这一问题,有学者提出了基于边缘定向增强扩散模型,但该模型对图像细节处理不够.快速非局部均值(Fast Non-local means, FNLM)算法利用图像的自相关性与结构信息的冗余性,提高了去噪效果,但不能同时最大限度保持图像边缘信息又抑制平坦区域噪声.由于通过利用结构张量性质,可获取图像的边界、拐角、纹理等重要信息,本文引入结构张量改进边缘定向增强扩散模型,保持了图像边缘,并在此基础上提出了一种基于边缘增强和快速非局部均值的边缘图像去噪模型.该模型通过选取不同的边缘增强正则化参数,根据图像扩散幅度不同,获取带有纹理及噪声的边缘图像;然后对该边缘图像进行FNLM去噪,即过滤出图像原有的纹理结构信息;最后将之反馈到之前的边缘增强去噪图像中.实验结果表明,该方法不仅能够保留较多的纹理细节信息,而且很好的缓解了图像平滑和细节保持的矛盾.     

基于Curvelet-Wavelet变换高分辨率遥感图像降噪

基于图像卡通-纹理分解模型,利用Curvelet变换和Wavelet变换对图像不同部分具有不同的稀疏表示特性,提出新的混合域遥感图像降噪方法.利用分解模型对图像分别进行Curvelet域和Wavelet域中的系数建模,结合高斯混合尺度模型(GSM)对图像卡通部分和纹理部分进行降噪,之后对图像进行合并.实验结果表明,该方法降噪后图像峰值信噪比(PSNR)明显提高,有效地保持了图像的细节和边缘,抑制了降噪图像的混叠现象.     

小波各向异性模型肺部CT图像去噪

在获取肺部CT图像过程中不可避免地要受到噪声污染,使用传统的去噪算法不能在对肺部CT图像有效去噪的同时很好地保持边缘、纹理等有用信息。为在肺部CT图像去噪时很好地保持边缘、纹理等细节信息,提出一种新的小波各向异性模型肺部CT图像去噪算法。算法首先对含噪的肺部CT图像进行Daubechies小波(dbN)软阈值去噪,然后在此基础上利用各向异性模型去噪。实验结果表明,与传统去噪算法相比,所提算法不仅去噪后的肺部CT图像噪声点较少而且具有更好的边缘、纹理等细节信息保持性。     

基于图像边缘检测的小波去噪算法

针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法，即先对边缘图像和非边缘图像进行小波分解，然后分别对其进行阈值处理，最后重构得到去噪图像．实验结果表明，这种方法与传统小波变换的全局阈值去噪方法相比，在去噪的同时有效地保留了图像边缘信息，图像信噪比有明显的提高．     

基于轮廓-纹理分解的图像修补技术研究

研究了传统整体变分去噪算法和图像修补算法,提出了一种基于轮廓-纹理分解的图像修补算法.算法首先将待修补图像分解为轮廓结构图像和纹理细节图像.再对轮廓结构图像的空缺进行轮廓结构修补,并对纹理细节图像的空缺进行纹理合成.最后将修补后的轮廓结构图像及纹理合成后的纹理细节图像进行合成,得到需要的修补图像.这种方法能够很好地修补图像空缺部分的轮廓结构及纹理细节.实验结果表明,该算法比纯结构图像修补法或纯纹理合成法要好.     

基于自适应收缩因子的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达 (SAR)图像固有的斑点噪声 ,提出了基于自适应收缩因子的去噪方法 .该方法首先将图像分解至平稳小波域 ,利用与信号相关小波系数的空间及尺度相关性 ,自适应地得到收缩因子 ,修正小波系数 .与基于Mallat分解的阈值去噪及Wiener滤波相比 ,该方法在有效抑制SAR图像噪声的同时 ,较好地保持了图像边缘细节 ,达到了理想的去噪效果     

改进算法在混合噪声STM图像滤波中的应用

基于小波变换的高斯混合模型小波去噪方法能有效滤除高斯白噪声,中值滤波法能较好滤除脉冲噪声并保留图像边缘及细节信息。将两种方法结合起来,并采用Matlab语言进行仿真,然后对含有高斯脉冲混合噪声的STM(扫描隧道显微镜)图像进行去噪处理。实验结果表明,这种混合去噪方法能有效去除STM图像中的高斯白噪声和脉冲噪声并保留图像的边缘及细节信息,能得到更好的STM图像,其效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.     

结合MCA与Retinex算法的低照度图像增强方法

针对低照度条件下获取的图像存在可见光照度低、噪声大等问题,提出了一种基于形态成分分析(MCA)和Retinex算法结合的低照度图像增强方法。首先,将低照度图像转换到HSV色彩空间,接着采用MCA将V分量分解为纹理和平滑部分;其次对平滑部分采用基于改进的多尺度Retinex算法和自适应全局色调映射进行增强,对纹理部分进行维纳滤波去噪后再进行Laplace算子锐化;然后MCA重建得到亮度增强图像,将其与H、S分量合并且转换到RGB色彩空间;最后采用自适应函数恢复色彩得到最终增强图像。实验结果表明,该算法能够有效改善低照度图像质量,提高图像亮度,更好地保留边缘、细节纹理和抑制噪声。     

带Besov忠诚项的图像去噪变分模型

对基于Besov空间的图像去噪模型,利用Besov空间B12,2与Sobolev空间H1的等价关系,引入用Besov模刻画梯度变化的忠诚项,从而得到一类新的图像去噪变分模型.给出了相应的基于小波的数值算法,不需要处理非线性偏微分方程,是一种高效的快速算法.数值实验表明新模型能够获得很好的去噪效果,同时还能够保持图像的边缘和细节.     

融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法

5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的。     

基于总变分与小波变换的图像去噪算法

针对标准的ROF模型在去噪时边缘信息对噪声敏感且易模糊的缺陷,提出了一种改进的图像去噪新方法．在新算法中引入各向异性的扩散函数,并利用小波变换的模替代梯度算子的模来检测图像的边缘,从而使新模型具有很好的鲁棒性并根据图像的特征进行平滑,因而更好的保护边缘信息．数值实验表明,新算法使峰值信噪比平均提高约1.5dB,在视觉效果上也有很大改善．     

自适应加权中值滤波在地震图像中的应用研究

针对中值滤波可以有效抑制随机噪声的特点提出一种新的自适应加权中值滤波算法.该算法可有效分析地震图像噪声分布特点,依据被污染情况确定权值域.实验证明,该算法在提高巾值滤波性能的同时有效地消除了地震图像的噪声,并很好地保持了图像边缘细节,提高了地震图像的信噪比.     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

基于分数阶全变差和自适应正则化参数的图像去模糊

为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差（FOTV）模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采用不同分数阶次的FOTV模型约束图像的平滑（低频）部分和纹理细节（高频）部分,从而建立图像非盲去模糊重建模型。其次,为了有效地求解重建模型和实现两个正则化参数的自适应更新,采用交替方向乘子法(ADMM)将原本含有两个正则化参数的复杂问题分解成两个相对容易的子问题进行求解,每个子问题只含一个正则化参数。最后,根据偏差准则,在迭代求解过程中实现了两个正则化参数的自适应更新。将所提算法应用于包含平滑、边缘和纹理细节的多幅图像中,测试4种不同模糊核下的去模糊效果;与传统的4种去模糊算法相比,实验结果表明所提算法能自适应地更新两个正则化参数,对于纹理细节适中的图像具有较好的去模糊效果。     

基于先验优化的一致性模糊盲复原算法

为了提高一致性模糊图像盲复原清晰度,针对复原过程中涉及的全变差模型先验约束问题,提出一种基于先验优化的一致性模糊盲复原算法.利用基于半高斯梯度算子的局部加权全变差模型提取模糊图像显著边缘,在去除噪声和纹理干扰的同时,可提高有利信息的保持能力;提出多尺度混合特性先验估计模糊核,增强了模糊核估计的准确性;利用非盲去卷积得到了清晰的复原图像.实验结果表明,相较其他算法,针对模拟模糊图像,所提算法的复原图像峰值信噪比平均提升约1.7%,结构相似性指数平均提升约19.1%;针对真实模糊图像,复原图像伪影更少,边缘纹理细节更加清晰自然,整体视觉效果更好.     

TV正则化的双迭代RL湍流退化图像复原算法

RL算法是湍流退化图像复原的一类重要算法,但在迭代过程中存在噪声放大或过度平滑问题.围绕湍流退化图像复原问题对RL（Richardson-Lucy）算法及其改进方法进行研究：建立了一种短曝光成像探测湍流退化模型,并给出该模型中随机相位屏的数值模拟方法;推导了RL算法的基本原理和计算公式;为更好地从湍流退化图像中恢复目标,提出了TV正则化双迭代RL图像复原算法.改进算法引入总体变分约束,并对目标图像和点扩展函数采用内外循环双重迭代,充分利用了目标图像和点扩展函数的内在联系.仿真实验表明,算法能有效地保持了图像的细节信息,复原效果明显优于传统RL算法.     

新的指纹纹理区域分割算法

首先对指纹图像进行归一化处理。然后,以脊线方向和与其垂直方向的灰度差值为依据来进行指纹纹理区域的分割。最后,对分割模板进行平滑处理和开运算,提取纹理区域。与5种分割算法的对比结果显示:本文提出的算法快速有效,并且能够很好地去除指纹采集器的边框和噪声等非纹理区域。将分割算法加入匹配实验中,结果表明:本文方法可以有效地提高指纹自动识别系统的性能。     

保持纹理细节的无缝图像合成

为了解决传统图像合成方法在处理具有不同纹理特征的图像时产生明显边界的问题, 提出新的图像合成框架.把图像分解为基本层和细节层,基本层解决边界处颜色的无缝融合|细节层实现边界处纹理细节的光滑过渡.算法流程为进行基本层的融合,合成新的细节层,新细节层添加到融合的基本层得到最终结果.通过计算一张权重图来指导新细节层的生成,权重图度量纹理特征的强弱和像素到边界的距离.实验结果显示:算法可以有效保证颜色的无缝融合,保持纹理的光滑过渡.相对于传统图像合成方法,该算法可以生成更真实的合成图像.