基于状态权的小波边缘检测算法

提出了一种基于小波变换和各向异性扩散的图像多尺度边缘检测方法。对噪声图像进行小波变换,得到高频和低频小波系数。对高频小波系数归一化后进行各向异性扩散得到状态权,把该权值作用在原高频小波系数上,得到了既去除噪声又保持结构不变的小波系数。对低频小波系数直接用小波阈值方法去噪,利用小波系数模极大值法对去噪后的高频和低频小波系数进行边缘检测,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该边缘检测方法由于结合了小波和各向异性扩散方法,从而有效地抑制了噪声,得到了连续、清晰的边缘。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

各向异性小波收缩用于图像分割

已经证明2维情况下一般各向异性扩散与HAAR小波收缩在一定条件下是等价的,基于此等价性的各向异性小波收缩结合了小波收缩与各向异性扩散两种方法的优势。将各向异性小波收缩用于多尺度图像分割,提出一种对多尺度各向异性扩散分割方法的改进方法——多尺度各向异性小波收缩图像分割算法。该算法利用各向异性小波收缩对图像中像素灰度值进行扩散,在尽可能保持边缘的情况下,使同质区域内相邻像素灰度随尺度数增加趋于相同,构造基于尺度的空间栈,从而完成对目标的分割,是一种非监督图像分割方法。对比实验结果表明,该算法在有效处理区域内部不一致性的同时,能够准确地定位目标边缘,实现同质区域的融合,完成分割任务,且该算法收敛速度高于多尺度各向异性扩散分割方法。     

一种基于小波域隐马尔可夫模型的SAR相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时，尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足，没有普遍的适用性。基于图像在小波域的隐马尔可夫模型(HMMs)结构，结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性，本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比较，该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进，并得到了较好的视觉效果。     

数字全息再现图像散斑噪声消除新方法

为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

基于小波收缩和正逆扩散结合的优质中值先验图像重建算法

针对最大后验(MAP)法对重建图像造成的过度平滑或出现阶梯状边缘伪影等问题,提出了一种基于混合模型的中值先验图像重建算法。首先在中值先验分布的MAP重建的基础上,在每次中值滤波之前引入结合小波收缩和正逆各向异性扩散的滤波器。另外,对于背景区域仍残留有少量噪声的情况下,可以在迭代间的最后,选择加入只针对图像较小梯度阈值区域进行非线性扩散平滑的优良滤波器,从而进一步优化图像。仿真结果表明,该算法在抑制噪声和保持边缘效果方面具有很好的表现,与其他经典传统算法相比,信噪比(SNR)可提高0.9dB~3.8dB。     

一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

图像可以看作是一个曲面,描述曲面上某点相对于球面的弯曲程度可以用高斯曲率.提出用高斯曲率来定义在图像上的能量泛函,并得到相应的欧拉方程,利用梯度下降法推出基于高斯曲率的高阶各向异性扩散方程.进而根据小波收缩与各向异性扩散等价性框架,提出一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法.实验表明,此算法在去除噪声的同时能够很好地保持高频特征和边缘形状.     

基于异性扩散方法的数字图像水印研究

基于人类视觉系统的特性,提出一种结合各向异性扩散和小波域的数字水印算法。根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,首先对原图像进行各向异性扩散,在其小波分解高频区域求解噪声敏感模型,确定水印嵌入合适位置,最后把水印信息嵌入到原图像的小波域的等同位置。实验证明了算法在保证水印不可见性的同时,具有较好的鲁棒性。运用各向异性扩散方法的结果也提高了水印方法的安全性。     

一种改进的相干斑噪声抑制算法

研究了一种新的合成孔径雷达相干斑噪声抑制的算法.传统的噪声抑制和近年来的小波变换方法都有其不足之处,难以在高效降低斑点噪声的同时保持图像细节.结合增强Lee算法中的思想与小波算法用于抑制SAR图像中相干斑噪声,能够获得良好的效果,通过和现有的几种抑制斑点噪声的滤波算法进行定量的实验比较,主要的评价指标有斑点噪声指数,等效视数、平滑指数和边缘保持指数,由仿真结果可以看出算法具有较好的相干斑噪声抑制能力和边缘保持能力.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

基于小波变换的拓片文字边缘检测*

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高,根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性,提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解,再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性,进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明,该算法克服了传统算法的不足,弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾,从而具有更好的实用性。     

基于指数变量的复小波域自适应扩散图像滤波算法

为了克服传统各项异性扩散模型在图像滤波时出现的阶梯效应和边缘模糊问题,利用复小波变换较好的完美重构性和方向选择性等特点,结合图像的梯度和复小波变换模特征,设计了一种复小波域自适应图像扩散滤波模型,提出了一种基于指数变量的自适应扩散图像滤波算法。通过计算机仿真验证了所提算法的滤波性能,结果表明该算法在低信噪比条件下可有效地滤除图像噪声,并且能较好地保持图像的边缘、纹理等细节信息。     

各向异性导向滤波的红外与可见光图像融合

目的 针对红外与可见光图像融合时易产生边缘细节信息丢失、融合结果有光晕伪影等问题，同时为充分获取多源图像的重要特征，将各向异性导向滤波和相位一致性结合，提出一种红外与可见光图像融合算法。方法 首先，采用各向异性导向滤波从源图像获得包含大尺度变化的基础图和包含小尺度细节的系列细节图；其次，利用相位一致性和高斯滤波计算显著图，进而通过对比像素显著性得到初始权重二值图，再利用各向异性导向滤波优化权重图，达到去除噪声和抑制光晕伪影；最后，通过图像重构得到融合结果。结果 从主客观两个方面，将所提方法与卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）、双树复小波变换（dual-tree complex wavelet transform，DTCWT）、导向滤波（guided filtering，GFF）和各向异性扩散（anisotropic diffusion，ADF）等4种经典红外与可见光融合方法在TNO公开数据集上进行实验对比。主观分析上，所提算法结果在边缘细节、背景保存和目标完整度等方面均优于其他4种方法；客观分析上，选取互信息（mutual information，MI）、边缘信息保持度（degree of edge information，Q^AB/F）、熵（entropy，EN）和基于梯度的特征互信息（gradient based feature mutual information，FMI_gradient）等4种图像质量评价指数进行综合评价。相较于其他4种方法，本文算法的各项指标均有一定幅度的提高，MI平均值较GFF提高了21.67%，Q^AB/F平均值较CNN提高了20.21%，EN平均值较CNN提高了5.69%，FMI_gradient平均值较GFF提高了3.14%。结论 本文基于各向异性导向滤波融合算法可解决原始导向滤波存在的细节"光晕"问题，有效抑制融合结果中伪影的产生，同时具有尺度感知特性，能更好保留源图像的边缘细节信息和背景信息，提高了融合结果的准确性。     

基于人工蜂群与模糊C均值的自适应小波变换的噪声图像分割

针对传统模糊C均值（FCM）聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先,将噪声图像进行二维小波分解;其次,对近似系数进行边缘增强,同时利用人工蜂群（ABC）优化算法对细节系数进行阈值处理,并将处理后的系数进行小波重构;最后,对重构后的图片使用FCM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像,分别添加高斯噪声和椒盐噪声,使用多种方法进行分割,以分割后图像的峰值信噪比（PSNR）和误分率（ME）作为性能指标,实验结果表明,所提方法分割后的图片相较于传统FCM聚类算法分割方法和粒子群优化（PSO）分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升,在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息,其抗噪性能与分割性能得到了提升。     

基于Sobel算子的小波包变换遥感图像融合算法

针对遥感图像融合时图像的空间信息与光谱信息不易兼容的问题,在小波包变换的基础上提出了一种基于Sobel算子的图像融合算法。该方法将多光谱图像与高分辨率图像进行小波包变换,根据阈值选用不同的融合准则得到小波低频系数,利用Sobel算子提取图像高频特征值,采用最值法获取高频系数。实验结果表明,所提算法优于传统的HIS(Intensity,Hue,Saturation)变换、小波变换以及两者结合的方法,在较好地保留图像光谱信息的同时,进一步增强图像的细节信息、边缘特征,从而提高图像的清晰度。     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

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。     

基于解剖非局部先验的模糊扩散PET重建算法

针对传统最大后验(MAP)算法出现阶梯伪影以及不能有效保持重建图像低梯度值处细节信息的问题,提出了一种基于解剖非局部先验的模糊扩散正电子发射计算机断层扫描(PET)重建算法。首先,对中值先验分布的MAP重建进行改进,在每次中值滤波前引入结合模糊函数的各向异性扩散滤波器;然后,采用模糊隶属度函数作为各向异性扩散过程的扩散系数,并结合解剖非局部先验来考虑图像的细节信息。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法提高了信噪比(SNR),具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,图像边缘清晰,在抑制噪声和边缘保持方面取得了良好的折中。     

基于多方向的各向异性边缘检测算法

针对传统边缘检测算法抗噪性差的不足,提出了一种多方向的各向异性边缘检测算法。该算法构造了4个具有各向异性的5阶差分模板,对其进行归一化处理后,分别对待检测图像进行卷积处理,根据检测算法在各方向上卷积结果的幅值和方向信息得到灰度边缘图,最后采用最大类间方差法确定阈值进行边缘二值化。多组仿真实验结果表明,该方法能有效实现边缘提取,比传统方法具有更高的检测精度和更强的噪声鲁棒性。     

改进的形态学和小波变换边缘检测算法研究

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的图像噪声干扰、边缘分辨率较低等问题,提出了一种基于数学形态学与小波变换方法相结合的边缘检测改进算法。在小波域中,对图像分解的弱边缘进行适当的加强,对低频系数采用模极大值法进行边缘处理,对边缘细节比较多的高频系数采用基于多尺度的双结构元素数学形态学算法进行边缘检测,最终得到图像的完整边缘。实验结果表明与传统的小波变换边缘检测法以及数学形态学边缘检测等方法相比,此种算法更能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。