基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于噪声检测的自适应中值滤波算法.新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好的处理图像的细节部份.新算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好的进行噪声滤除.通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效的提高图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀.     

基于小波域HMT模型的图像去噪研究

研究小波域隐式马尔可夫模型树(HMT),提出了一种基于小波域HMT模型抑制高斯白噪声的改进图像去噪算法.首先将噪声图像沿水平、垂直及对角方向进行平移变换;然后对平移后的图像进行小波变换,建立其对应的小波域HMT型,分别进行去噪处理.最后取所有去噪图像的均值作为最终的去噪图像.在仿真实验中,对不同程度污染下高斯白噪声的Lena图像分别采用该文算法、小波域硬阈值与软阈值去噪进行比较.结果表明,该文算法很好地保留了图像的细节和边缘信息;提高了图像的峰值信噪比;抑制了Gibbs效应;具有较好的去噪效果.通过实验仿真可以看出,这种方法较好地去除了白噪声;提高了图像的峰值信噪比;较好地保存了图像的边缘和细节信息;抑制了振铃现象.     

去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法

为了克服现有脉冲噪声去除算法的缺陷,进一步提升算法的去噪性能和鲁棒性,提出了一种去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法.首先,根据脉冲噪声的灰度特征、分布的随机性及近似均匀性,用统计方法识别噪声像素.然后,用基于信噪强度的自适应阈值和可微收缩函数的小波去噪方法恢复噪声像素.实验结果表明,相比现有算法,本算法去噪得到的图像视觉感知效果、峰值信噪比和边缘保持指数均有较大提升,且具有更好的鲁棒性.     

基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法研究

针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。     

基于中值滤波和小波变换图像降噪的新算法

针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。     

基于量子分解的航拍图像中值滤波

针对无人机航拍图像在采集或者传输过程中容易产生噪声的问题,提出了一种基于量子图像分解的中值滤波算法。该算法首先将经典图像表示为量子图像,并通过量子理论对量子图像进行分解,得到分解子图,然后利用改进的快速中值滤波算法对分解子图进行去噪,最后将各子图去噪结果进行合成得到最终的去噪图像。实验证明,该方法能够有效去除无人机航拍图像中的椒盐噪声和高斯噪声,所提算法在去噪效果方面与传统中值滤波算法相比,信噪比提高了约17%,与递归中值滤波相比提高了约28%。并且算法的效率得到了一定程度的提高。     

基于多尺度卷积神经网络的图像去噪方法研究

应用传统方法对图像去噪处理后,图像的峰值信噪比仍旧比较低,文章提出了基于多尺度卷积神经网络的图像去噪方法。以多尺度卷积神经网络为架构,由去噪模块与边缘模块组建成多尺度卷积神经网络去噪模型,利用残差学习法对模型进行训练,并利用寻优迭代算法对代价函数进行求解,利用训练好的去噪模型对图像进行多尺度卷积计算,根据噪声真值对图像平滑处理,实现图像去噪。通过实验证明,本次设计方法去噪后图像噪声有了明显降低,峰值信噪比高于传统方法。     

基于总体最小二乘的红外图像去噪

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,采用从图像中截取图像块,再用图像块的线性结合对原图像进行去噪,总体最小二乘算法用来求解其中的系数向量,充分考虑了噪声图像中存在的不确定性,通过这组系数得到去噪后的红外图像.在对像素点空间关系权重的求解上,采用模糊核聚类算法将红外图像粗略进行聚类,归为同一类的像素点之间存在较强空间约束关系,否则认为它们之间存在较弱空间约束.通过与维纳滤波算法比较,仿真结果证明了总体最小二乘去噪算法在红外图像的视觉质量和信噪比改善两个方面的有效性.最后通过比较无噪红外图像与去噪红外图像的直方图表明总体最小二乘去噪算法的优越性.     

基于噪声建模的遥感卫星图像分层去噪算法

在遥感卫星成像机理分析的基础上,提出一种分层去噪算法,该算法引入了噪声分类建模的思想,根据噪声模型的特殊性分层降噪,最后进行轮廓填充恢复.实验结果表明,该算法不仅能有效抑制多类噪声,也能很好地保持图像的边缘细节信息,在经典去噪评价指标信噪比SNR、均方误差MSE上也都达到了很好的实验标准,具有良好的去噪性能.     

基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪

该文通过分析SAR图像的噪声成因以及其斑点噪声模型,结合图像的稀疏表示理论提出一种基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪算法。算法从整体上对SAR图像进行去噪:首先对SAR图像进行Shearlet变换,然后利用稀疏表示模型构造出去噪的最优化模型,在此基础上进行迭代去噪,然后重构SAR图像得到去噪后的图像。实验结果表明:该文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高去噪图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR),还明显地改善了图像的视觉效果,更好地保留了图像纹理信息。