分数阶积分的图像去噪算法

为了在去噪的同时更好地保留图像的细节纹理信息,提出一种分数阶积分的图像去噪算法FIDA。论述了FIDA在135°、90°、45°、0°、180°、315°、270°、225°这8个方向上的分数阶积分掩模的构造,及FIDA的数值运算规则。实验以视觉感知和PSNR值两个主、客观标准对FIDA的去噪性能进行度量,表明FIDA去噪算法的有效性:在去噪的同时对图像的边缘纹理细节信息保留较好,尤其是对灰度变化不大的弱边缘和弱纹理细节信息的有效保留。     

一种基于分数阶积分的数字图像去噪算法

针对现有图像去噪算法丢失图像纹理信息的问题,将基于Riemann-Liouville定义的分数阶积分应用于数字图像的噪声去除,提出8个方向上的图像任意阶积分掩模,给出运用该掩模进行图像去噪的数值运算方法及相应的算法实现电路模型.仿真实验结果在定性和定量的方面表明本文的算法对灰度图像和彩色图像同样适用,具有能够一次性完成积分,去噪精度高,同时能最大限度保持图像的纹理细节信息的特点.该算法特别适用于高精度的图像实时去噪.     

基于局部保边函数的低信噪比图像去噪

传统的去噪算法要求含噪图像信噪比较高,并且去噪后图像边缘及纹理信息受到不同程度地损失。本文针对传统算法的不足,提出了基于局部保边函数的低信噪比图像去噪算法,首先对低信噪比图像运用自适应中值滤波器减少椒盐噪声对图像的影响同时保留图像边缘和纹理等细节信息;其次分析处理后的图像局部邻域内像素之间的关系,设计图像局部保边映射函数,最后利用Poly-Ribière-Polak(PRP)算法求出目标函数的最值进而实现低信噪比图像的去噪处理,去除高斯噪声和残余的椒盐噪声。 与传统算法相比,本文去噪效果较好,尤其是对PSNR为5.4db的低信噪比图像去噪后图像PSNR 达到24.3dB。     

Riemann-Liouville分数阶图像增强算法及其电路实现

为了解决整数阶微分对图像纹理增强效果不明显及Grümwald-Letnikov（G-L）微分后会使RGB彩色图像边缘色彩失真的问题,提出了一种Riemann-Liouville（R-L）分数阶图像增强算法并讨论了该算法的电路实现.从R-L定义出发,推导出分数阶微分方程,构造了数字图像8个方向上的0~1阶分数阶微分模板并讨论了其数值运算规则,在此基础上构造并实现了数字图像的R-L分数阶微分电路,并在HSI空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像增强.实验结果表明,该算法能比较明显地增强图像的纹理和边缘细节,增强后的图像清晰度和对比度提高,图像视觉效果明显,具有非线性增强灰度图像和彩色图像的复杂纹理特征及边缘信息的独特优势和良好效果.     

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。     

运用拓扑优化和分数阶扩散的图像去噪方法

针对目前经典的图像去噪方法去掉图像噪声的同时使边缘变得模糊这一局限性,提出了一种利用拓扑导数和分数阶扩散的图像去噪方法.基于拓扑优化的思想,以拓扑导数为指标,提取边缘点,并在边缘点处选取最优的各向异性扩散系数.利用对时间的分数阶扩散方程对图像扩散.本文确定扩散系数的方法具有全局性的特征.数值实验证明,算法能有效地去除图像中的噪声,并能很好地保留图像的边缘等细节信息.因此将分数阶扩散方法与拓扑优化思想相结合能获得很好的图像去噪效果.     

基于视觉感受野特性的自适应图像去噪算法

针对图像去噪中边缘细节信息丢失的问题,提出一种基于视觉感受野特性的图像去噪算法。该方法基于视觉神经电生理研究结果,模拟视觉初级视皮层自适应机制和感受野的响应特性来实现对图像的去噪。使用小尺度模板对噪声进行检测;根据噪声的大小采用ON/OFF感受野模板去噪处理,对图像进行亮度调整。实验结果表明,与现有的流行算法比较,该算法去噪效果较为有效,并能更好地保留图像纹理和边缘细节信息,在峰值信噪比和均方误差等客观定量评价指标上优于其他算法。     

基于自适应阈值参数的改进各向异性扩散模型

针对传统的各向异性扩散PM模型在对图像去噪时会产生阶梯效应,并且会丢失细节的问题,提出了一种改进的各向异性扩散IPM模型.该模型用梯度模、局部方差以及基于差分曲率的自适应边缘阈值参数构造了新的扩散系数,在边缘、细节、平坦区域进行不同强度的扩散.实验结果表明,IPM模型在去噪的同时不仅能有效保持边缘、细节等信息,还能克服阶梯效应,与其他基于偏微分方程的图像降噪算法相比,信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似度(MSSIM)都得到了提高.     

曲波变换尺度和方向准则图像去噪算法

为在图像去噪时很好地保持边缘、纹理等细节信息,提出一种新的基于曲线波变换的图像去噪算法。首先对含噪图像进行曲线波变换,然后在曲线波域制定噪声判断的方向准则和尺度准则,并对含噪图像进行去噪。最后,进行曲线波反变换,得到去噪后的图像。仿真实验结果表明,与传统去噪算法相比,所提算法不仅去噪效果好并且具有更好的边缘、纹理保持特性。     

基于四阶PDEs和对比度增强的荧光显微图像去噪

提出一种用于荧光显微图像去噪扩散模型的算法。该算法针对二阶偏微分方程去噪模型易引起的"块效应"和伪边缘等问题,采用正则化方法,利用四阶偏微分方程,同时融合对比度增强技术设计去噪模型。与二阶偏微分方程扩散模型相比,该算法不仅使去噪图像看起来更加自然清晰,而且在峰值信噪比和结构相似度等客观评价方法下也取得了更加满意的结果。     

数字图像的局部分数阶微分增强

为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出了一种局部分数阶微分增强图像算法。首先根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。     

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。     

可变阶次分数阶微分实现图像自适应增强

为了改善图像增强的效果,提出了一种可变阶次的分数阶微分图像自适应增强算子.该算子的数学原理是根据图像的局部统计信息和结构特征来动态调整分数阶微分的阶次.在图像增强的过程中,分数阶微分的阶次满足在图像“强边缘”处具有较大的微分阶次,在图像“弱边缘”或纹理处具有较小的微分阶次,在图像平滑处具有微小的微分阶次,在判断为噪声处具有负阶次.建立了图像增强效果和分数阶微分阶次之间的非线性量化关系,构造了相应的自适应函数,实现了图像的自适应增强.实验结果表明,在无噪声的情况下,该方法较传统的分数阶微分算子在图像增强方面效果更好;在有噪声的情况下,该方法具有一定的噪声免疫能力.     

基于视觉特性的Riemann-Liouville分数阶图像增强

为了解决Grünwald-Letnikov分数阶微分算法对彩色图像增强容易产生色彩失真以及传统方法增强效果不明显的问题,在分数阶微分视觉模型的基础上提出了一种基于Riemann-Liouville(R-L)分数阶微分的数字图像增强算法。首先讨论了数字图像的分数阶微分视觉模型;接着在R-L分数阶微分方程的基础上构造了8个方向上的分数阶微分增强模板;并讨论了这些微分增强模板的数值运算规则;并在HSI色彩空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像的增强处理。实验表明本文方法具有非线性特性,对图像增强效果明显,且增强     

非整数步长的分数阶微分滤波器在图像增强中的应用

为了改善图像增强的效果,根据图像具有高度自相关性的特性(越接近目标像素的像素点其两者的相似性越高),构造了基于非整数步长的分数阶微分滤波器,打破了Grümwald-Letnikov定义中分数阶微分数值计算取单位步长的思想,即在传统的分数阶微分的基础上再增加一个自由度参量步长.在一定范围内适当调节v和n的大小来构造相应的掩模算子,并利用线性加权的拉格朗日多项式的分段插值方法来确定非整数步长像素点的灰度值,在一定程度上起到降噪的作用.实验结果表明,提出的方法在增强图像细节和抗噪方面取得了较好的平衡点.     

基于分数阶微分的边缘检测

为了提高图像边缘提取的信噪比,更有效和准确检测图像边缘,由信号的微分特性得出分数阶微分算子较传统1阶和2阶微分算子具有更高的信噪比,然后根据经典的G-L分数阶微分定义推导出的分数阶差分方程,构建了近似的分数阶Tiansi模板.实验证明,基于分数阶微分的边缘提取算子,可以有效提取边缘和有比传统的算子更高的信噪比.     

一种基于多小波变换的自适应图像去噪算法

介绍一种新颖的自适应图像去噪算法.通过将图像变换到多小波域,并利用分形几何和图像的偏微分方程知识,提出一种新的图像软阈值去噪算法.对于欲去噪的图像,该算法能够在多小波域中,自动确定去噪阈值.实验结果表明,该算法不仅去噪效果好,而且运行稳定.