基于结构信息的指数自适应梯度保真项

阶梯效应是利用二阶非线性扩散方程进行去噪很难避免的负面效应之一。已有的梯度保真项虽然能够一定程度上缓解阶梯效应,但也会造成不同程度的图像失真,根据已有方法与指数函数的性质提出了一种新的指数自适应的梯度保真项并且构造了自适应图像梯度的指数函数,在保证削弱阶梯效应的基础上可以得到更好的去噪效果与视觉效果,并且能够适应扩散项。实验证明,指数自适应梯度保真项可以明显减弱阶梯效应,保留更多纹理细节,并且得到与已有方法相比更高的信噪比。     

引入耦合梯度保真项的非线性扩散图像去噪方法

利用二阶的非线性扩散方程进行图像去噪易产生具有"阶越效应"的去噪结果,也即使分段光滑的图像变为分段常量的.针对低阶非线性扩散去噪方法的不足,通过在原有的扩散方程中引入从梯度保真约束项导出的Euler-Lagrange方程,提出了耦合梯度保真项的非线性扩散图像去噪方法.由于梯度保真约束项考虑了去噪前后图像梯度的相似度,利用该模型能够在保持边缘的同时得到分段光滑的结果,使视觉效果更自然.证明了新模型是一个凸函数,从而保证了最优解的存在性和惟一性.还分析了从噪声图像估计梯度时引入空间正则化对最终结果的影响,并且从理论和实验两个角度分析了合理选择正则化参数的重要性.模型在有界变差函数空间中可积,使得新方法克服了高阶非线性扩散去噪方法易造成边界泄漏以及破坏图像中纹理等高频成分的不足.实验结果表明,通过耦合梯度保真项能够很好地防止"阶越效应"的产生,同时保持图像中的边缘、纹理等结构信息.     

选择性保真的各项异性扩散模型

基于ROF模型中的全局保真项和结合局部熵的各项异性扩散模型(简称Zhao模型)中的扩散系数,提出一个新的选择性保真项,该保真项可以根据图像的特征信息自适应保真。将该选择性保真项添加到Zhao模型中,提出一个新的各项异性扩散模型。实验结果表明,相比Zhao模型,该模型具有更好的边缘纹理保真效果以及更强的去噪能力。     

非线性扩散图像去噪中的耦合自适应保真项研究

讨论了一种基于非线性扩散方程的图像去噪方法.在讨论了图像去噪的3个基本要求的基础上,总结了平均曲率运动去噪模型和总变差去噪模型中利用保真项的不足.将利用图像的局部信息构造的自适应保真项引入到方向扩散去噪模型中,克服了原有方法在耦合保真项上的不足,使新的非线性扩散去噪模型能够在有效地去除噪声的同时很好地保持目标尖角、边缘等重要的几何结构.实验结果表明,耦合自适应保真项的扩散方程能够很好地保持图像中目标的几何结构,同时具有良好的去噪能力.     

平滑区域梯度保真的图像降噪方法

基于有界变差的图像去噪模型在去除噪声的同时会产生“阶梯效应”,在模型中藕合梯度保真项能够有效地抑制“阶梯效应”,但全局梯度保真却导致图像的边缘模糊。新模型讨论了平滑区域的判定方法,在此基础上给出了基于平滑区域梯度保真的去噪模型和两种修正方法。新的去噪方法在去除图像噪声的同时压低了“阶梯效应”,且能够很好地保留图像的边缘。数值实验验证了所提模型的效果。     

结合自适应保真项的各向异性扩散模型

为了在去除噪声的同时,对图像更好的保真,在各向异性扩散模型的基础上,提出了结合自适应保真项的各向异性扩散模型。该模型能够很好地抑制边缘上的噪声和强噪声。实验结果表明,该模型不仅能有效去除噪声,而且对图像细节、边缘也能很好的保真。     

一种新的基于各向异性扩散的GVF模型

针对传统梯度矢量流(GVF)模型各向同性扩散分割图像时所导致的模糊边缘以及弱边界处的泄漏问题,提出一种新的GVF模型,该模型采用8个方向各向异性扩散策略以保持目标边界,并使用具有较快下降速度的保真项系数来增强Snake进入凹陷部分的能力。理论分析和实验结果表明,新方法能较准确地分割出目标凹陷部分,对于弱边界泄漏具有更强的鲁棒性。     

基于变分方法的遥感图像去噪研究

在分析自适应保真项模型和自适应全变分(ATV)模型基础上,通过实验比较了变分方法模型的优缺点;将ATV模型与保持纹理的自适应保真项模型相结合,得出了相应的梯度下降流,实验结果表明:该方法应用于遥感图像能在有效抑制噪声的同时保持纹理细节,获得较好的视觉效果;最后讨论了偏微分方程应用于遥感图像去噪的进一步研究工作。     

改进的LIP偏微分方程图像去噪方法

针对对数图像处理-全变分(LIP_TV)去噪模型存在的不足,提出一种改进的LIP偏微分方程去噪方法。首先基于LIP数学理论,在LIP梯度算子中,引入四方向导数信息,得到改进的LIP梯度算子以全面客观地度量图像信息,更好地控制扩散过程。然后利用人类视觉系统的结构化特性,用噪声可见度函数构造新的保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为估计噪声水平。理论分析和实验结果表明,该改进方法能够更好地去除噪声和保持图像边缘细节特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于LIP_TV方法。     

图像平滑的自适应保真全变分模型

提出一种自适应保真的全变分平滑模型,证明其解的稳定性。结合各向同性和全变分的优点,利用扩散系数构造保真项,从而增强图像边缘,该模型根据图像的梯度信息确定门限值进而选择合适的图像平滑方法。在去除噪声和保持边缘的同时避免了“阶梯”效应,实验结果表明,该模型能有效地去除噪声,提高图像的峰值信噪比。