一种基于小波变换的显微图像去噪算法研究与实现

从显微镜成像系统采集图像时,由于在采集的过程中有噪声干扰,使得图像模糊,信息量不足,给图像后期的复原工作和正确分析带来困难.采用的基于小波变换的显微图像去噪算法不需要所处理图像的任何先验知识,不依赖图像的大小来判断门限,不需方差信息,具有盲去噪的功能,并且采用本方法处理的噪声图像与邻域平均法、中值滤波法、低通滤波法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也很好.     

基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法

为了提升遥感图像边缘去噪质量以及去噪效率,设计一种基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法。对遥感图像数据实施归一化处理、标准化处理、图像增强处理。以预处理后的数据作为研究基础,对原有形态边缘提取算子实施多次改进,采用加权自适应多尺度形态边缘提取算法提取遥感图像边缘,利用伞形算子进行递归局部邻域扩散,实现遥感边缘图像去噪。测试结果表明,该方法的最大去噪误差与平均去噪误差较小,边缘去噪时间较短,小曲率数据点的个数明显增加,而大曲率数据点的个数则明显减少,说明设计方法的遥感图像边缘去噪质量高,去噪效率高。     

基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制

提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度（GSM）模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.     

基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型SAR图像噪声抑制

提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.     

基于PM模型扩散系数改进的加速算法

0引言图像在生成、传输、采集的过程中,因为种种不可预测因素的干扰,总是会受到噪声的污染和破坏,严重情况下会影响到实际应用,因此对所需的图像进行一定的预处理是尤为必要的。图像去噪的实质是图像退化过程的逆过程,它根据得到的退化图像信息对含有噪图像进行处理以恢复原来的图像,是原始图像在某种意义下的最优估计。图像去噪方法大致分为空域和变换域去噪     

嵌入式FBG图像解调系统噪声特性分析及处理

随着嵌入式技术的迅猛发展,利用嵌入式处理器构建FBG图像解调系统实现大量传感数据的实时、实地快速处理成为可能.分析了嵌入式FBG图像解调系统光斑图像特性,提出基于邻域平均与距离变换相结合的二次空域去噪算法,实验结果表明,二次去噪算法继承了邻域平均和距离变换的优点,用该算法对FBG解调系统光斑图像去噪,并联立光斑定位算法解调FBG光斑,解调精度不超过0.2像素,解调结果十分理想.     

基于U-Net融合的保留纹理的图像去噪方法

图像的噪声阻碍了高级视觉任务对图像的理解,且去除图像的噪声是一个具有挑战性的任务.现有的基于卷积神经网络的图像去噪方法在去除噪声的同时,对图像纹理会引入一定程度的破坏,导致去噪后图像无法保留图像的纹理.为了解决这个问题,本文提出一种用二分支U-Net网络来融合特征和保留纹理的图像去噪方法.首先选取一种去噪方法的两个不同去噪参数的预训练模型分别得到同一张噪声图像的不同去噪结果,其中一个结果中去噪效果比纹理保留效果好,另一个结果中纹理保留比去噪效果好.然后将这两个去噪图像作为卷积神经网络的输入,利用两个编码器分别提取图像的特征,并同时放入融合模块融合图像的特征,最后利用解码器重建出无噪声图像.实验结果表明,与现有的方法相比本文的方法更有效,在去除噪声的同时能保留更多的图像纹理信息.     

多任务的高光谱图像卷积稀疏编码去噪网络

目的 高光谱图像由于其成像机理、设备误差和成像环境等因素导致采集到的数据存在噪声。传统稀疏表示方法需要把高光谱图像划分为一系列的重叠局部图像块进行表示,通过对重叠图像块去噪结果进行平均,实现整体图像去噪。这种局部—整体去噪方法不可避免地会破坏高光谱图像空间关系,产生较差的去噪效果和视觉瑕疵。本文利用卷积算子的平移不变性,采用卷积稀疏编码（convolutional sparse coding,CSC）对高光谱图像进行整体表示,保留不同图像块之间的空间关系,提升高光谱图像去噪性能。方法 将每个波段去噪看做单任务,采用卷积稀疏编码描述单波段的局部空间结构关系。通过共享稀疏编码系数,实现不同波段之间的全局光谱关联关系建模,形成多任务卷积稀疏编码模型。多任务卷积稀疏编码模型一方面可以实现高光谱图像的空间—光谱关系联合建模;另一方面,对高光谱图像进行整体处理,有效地利用图像块之间的关系,因此具有很强的去噪能力。借鉴深度学习强大的表征能力,将多任务卷积稀疏编码模型的算法迭代过程通过深度展开（deep unfolding）方式转化为端到端可学习深度神经网络,即多任务卷积稀疏编码网络（multitas...     

改进的中值滤波去噪算法应用分析

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。中值滤波是抑制图像的噪声的一个行之有效的办法,选择适当大小的中值滤波窗口可以在最大限度地保持图像精度的基础上去除图像噪声。在对中值滤波去噪算法的适用性特点进行研究的基础上,进一步做了中值滤波去噪的改进算法的应用实现研究,同时对其他去噪算法,如均值滤波、低通滤波的小波变换进行实验分析研究,并对实验结果做了相应的比较。     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...     

强噪声条件下激光光斑图像预处理方法研究

为了研究强噪声光斑图像的抑噪方法,采用基于小波阈值法和形态学滤波的级联算法及小波域中值滤波法进行预处理,以信噪比、均方根误差和光强分布作为评估标准,并将处理效果与其他方法对比。结果表明：小波域中值滤波处理效果优于空域中值滤波;级联法的抑噪和光斑特征恢复效果更优于传统方法,其中对-2.0843dB的原低信噪比图像处理后的信噪比、均方根误差分别约为小波变换和空域中值滤波法的1.34、0.81倍和3.14、0.50倍;且原图像信噪比越低,其处理效果相对于传统方法的优越性越明显。     

一种保边缘的图像去噪方法

提出一种保边缘的去噪方法。该方法利用4个方向核卷积检测图像中的噪声点和非噪声点,对非噪声点不进行处理。在噪声点的3×3邻域中选择距离最小的非噪声点,若无非噪声点则邻域扩大为5×5,若有非噪声点则用这些点的中值替换噪声点,否则用邻域中距离最远像素点的均值替换噪声点。实验结果表明,该方法不仅能有效去除图像的噪声,且能较好地保护图像边缘。     

基于微分方程的退化图像盲复原数学模型构建

经当前方法复原后图像与实际图像之间的吻合度较低,且复原效率低.为此提出基于微分方程的退化图像盲复原数学模型构建方法.通过贝叶斯萎缩方法对阈值选择进行优化,对退化图像做二维离散小波变换,并采用高频系数进行离散Curvelet变换.在此基础上对阈值进行估计,获得最优阈值,实现退化图像的去噪.根据去噪结果在高阶微分方程中引入稀疏测度、卷积滤波器和引导图像特征,通过范数约束获得强边引导图像,在潜在图像中应用稀疏函数和卷积滤波器获得梯度下降方向,得到强边图像,通过强边图像对模糊核进行估计,实现退化图像的盲复原.仿真结果表明,所提方法的复原效率高、复原程度高,说明该方法复原效果较好,应用价值较高.     

基于气泡稳定性分析的锌浮选泡沫图像时空联合去噪

浮选泡沫运动过程中不可避免地出现形变、坍塌、兼并、破裂等动态变化特性,常用的去噪方法难以获得高质量的监测图像.本文提出一种基于气泡稳定性分析的泡沫图像时空联合去噪方法.该方法采用扩展的相位相关法对浮选气泡进行亚像素运动估计,通过双线性插值进行运动补偿;在此基础上,以泡沫图像子块为单位检测气泡的稳定性,准确辨识出泡沫图像子块的稳定运动状态(SMS)和非稳定运动状态(UMS);对具有SMS特性的子块采用时域滤波去噪,对具有UMS特性的子块采用非局部均值(NLM)方法进行空域滤波去噪;并根据气泡子块的稳定性,联合时域滤波结果和空域滤波结果获得泡沫图像的时空联合去噪输出.在锌浮选过程监控中进行实验验证,结果表明,该方法可以获得高信噪比的泡沫图像,去噪结果结构相似性强,为泡沫视觉特征的准确提取奠定了基础.     

双三次卷积模板算法

双三次插值是图像空域变换的经典算法,可用于图像旋转和放缩等灰度插值。它和双线性插值相比具有更好的图像变换效果,但计算性能较低。为提高其计算性能,设计了双三次卷积模板算法：对双三次插值算法进行离散化处理,变实数运算为整数运算,得到16个模板,模板与邻域像素的灰度值进行卷积计算,得到变换后的像素的灰度值。实验表明,该算法图像旋转效果优于双线性插值算法,略低于双三次插值算法,计算性能与双线性插值相同,明显高于双三次插值算法。     

一种基于Contourlet变换的图像去噪方法

在变换域阈值去噪过程中,阈值的选取和阈值处理方法至关重要。提出一种基于contourlet变换的图像去噪方法。采用分层阈值,为每一级contourlet系数选取一个阈值。阈值处理中给出一种基于邻域的阈值处理方法,不仅考虑单个系数幅值的大小,而且考虑它的邻域系数幅值的大小。同时为了抑制在去噪图像边缘附近的伪吉布斯效应,引入cycle spin-ning来抑制这种图像失真。实验结果表明,利用文中去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。     

一种基于Contourlet变换的图像去噪方法

在变换域阚值去噪过程中，阈值的选取和阚值处理方法至关重要。提出一种基于conmurlet变换的图像去噪方法。采用分层阈值，为每一级contourlet系数选取一个阈值。阈值处理中给出一种基于邻域的阈值处理方法，不仅考虑单个系数幅值的大小，而且考虑它的邻域系数幅值的大小。同时为了抑制在去噪图像边缘附近的伪吉布斯效应，引入cycle spinning来抑制这种图像失真。实验结果表明，利用文中去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。     

图像的频域倒数—高斯级联低通滤波去噪方法

针对图像频域滤波中细节信息丢失的问题,提出了一种频域倒数—高斯级联低通滤波去噪方法。该方法在频域利用倒数快速收敛的性质并结合高斯低通滤波器,实现了图像的联合滤波去噪。其在有效滤除高频噪声的同时更大限度地保留了图像的细节分量,进而使处理后的图像具有较高的对比度,对于去除噪声、提高图像质量有显著的效果。仿真结果表明,在相同的有效滤波面积基础上,与传统低通滤波器、倒数—理想级联低通滤波器、倒数—巴特沃斯级联低通滤波器相比,该方法的去噪效果最佳。     

一种混合噪声图像去噪方法

首先分析了含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像必须采用不同去噪方法的原因;然后分别给出了小波变换后的低频子带图像与高频子带图像的去噪方法：用改进的邻域平均法对低频子带图像进行去噪处理。对高频子带图像采用中值滤波、阀值处理、小波系数增强方法去除脉冲噪声;最后对经过处理后的各子带图像进行小波逆变换得到恢复图像;实验结果证明了理论分析的正确性。     

基于曝光融合的单幅图像去雾算法

针对雾霾等恶劣天气导致户外图像降质的问题,设计了一种简单、高效的图像去雾算法。首先通过空域高通滤波对降质图像进行处理,达到压制低频分量、增强图像边缘细节的目的;然后,对滤波后的图像进行空间线性对比度拉伸,增强图像的对比度;最后通过拉普拉斯金字塔的多曝光图像融合方法,将滤波结果与对比度拉伸结果进行融合,得到最终的去雾图像。实验结果表明,所提算法实时性较高,对雾霾、沙尘、水下等降质图像均有较好的增强效果。