图像处理中维纳滤波器的推广与应用

维纳滤波器是一种最简便的降噪方法,而且它在均方误差意义下是最优的。将噪声推广到一般的乘性噪声的情形,利用维纳滤波的基本思想,同样可以得到均方误差意义下的最优滤波,最后通过两个模拟的例子验证了该方法的有效性。     

一种彩色图象的非线性自适应滤波算法

本文提出了一种应用于彩色图象去噪和平滑的非线性自适应滤波算法,该算法应用微分算子确定被处理象素及其领域内的象素点是否为噪声点,在具有视觉统一性的色度空间中对图象进行高斯加权时,不仅去除噪声点的影响,而且应用分类准则,对象素及其领域内的点进行分类,选取同类点参加滤波,该方法有效抑制了噪声点的影响,提高了滤
滤波的视觉效益,实验证明了该算法的有效性。     

图像处理中非加性噪声情形下维纳滤波的推广

在图像处理中,噪声问题是经常会遇到的问题。一般情形下都假定噪声是加性的,此时,维纳滤波器是一种最简便的降噪方法,而且它在均方误差意义下是最优的。将噪声推广到非加性的情形,利用维纳滤波的基本思想,同样可以得到均方误差意义下的最优滤波。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法

基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息,也不能真实地反映场景的深度信息,因此,提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱,使用引导图像滤波器对其进行修正得到较为准确的大气面纱,去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边缘信息,由大气散射模型得到场景辐射光即复原图像,并对其进行亮度调整。与其他现有的典型去雾算法相比较,该算法在深度剧烈变化的边缘区域有更好的去雾和增强效果,且时间复杂度为线性。     

彩色图像迭代滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一系列迭代滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用一系列后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素（即信号像素）保持其值不变。传统的矢量滤波算法（矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波）加以改进后可作为后续的滤波算法。实验结果表明,这些新的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

基于PDEs的图像平滑数值方法

对基于PDEs的图像平滑技术进行了探讨,在对四阶模型u/t=-▽² [c（|▽²u|）▽²u] 解的分析基础上,给出一种求解该模型的数值方法,数值实验结果给出了良好的去噪效果。     

An adaptive window mechanism for image smoothing

Image smoothing using adaptive windows whose shapes, sizes, and orientations vary with image structure is described. Window size is increased with decreasing gradient magnitude, and window shape and orientation are adjusted in such a way as to smooth most in the direction of least gradient. Rather than performing smoothing isotropically, smoothing is performed in preferred orientations to preserve region boundaries while reducing random noise within regions. Also, instead of performing smoothing uniformly, smoothing is performed more in homogeneous areas than in detailed areas. The proposed adaptive window mechanism is tested in the context of median, mean, and Gaussian filtering, and experimental results are presented using synthetic and real images and compared with a state-of-the-art method.     

一种实用的图像滤波算法

在分析经典中值滤波算法基础上,提出了一种实用的图像滤波算法,即图像加窗中值滤波算法.给出了其基本原理与实现过程,并与经典的邻域均值滤波器、中值滤波器、Butterworth低通滤波器、Wiener滤波器进行了滤波比较实验,分别从主观效果及客观参数计算两个方面验证了其优良的滤波性能.     

图片垃圾邮件过滤技术综述

从图片垃圾邮件的现状着手,通过对图片垃圾邮件的分析,将图片垃圾邮件与文本垃圾邮件之间的不同点进行了对比,并对图片垃圾邮件的特征进行了总结.与此同时,对图片垃圾邮件过滤中常用的一些过滤方法,例如OCR(最优字符识别)以及指纹技术进行了介绍,分析了其优缺点,并结合它们自身的缺点提出了一些建设性看法.最后对最新的反垃圾邮件研究成果作了简略描述,并对垃圾邮件的发展作出了展望.     

混合波原子和双边滤波的纹理图像滤波方法

为了更好地去除纹理图像中的噪声, 提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型; 利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系, 给出了联合双边滤波的图像去噪算法; 最后, 利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个客观图像质量评价指标, 与目前流行的图像去噪方法(包括波原子阈值、双边滤波、高斯尺度混合(GSM), 以及非局部滤波(NLM))进行比较。 实验结果验证了新方法的有效性。     

双边非局部均值滤波图像去噪算法

为提高图像去噪的视觉效果,本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象,以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点,提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。利用NLM思想对当前的像素灰度值进行估计。过程中,不仅考虑到了当前像素的灰度值对预测结果的影响,而且考虑到了当前像素的位置与周围像素位置之间的关系,构建了非局部邻域内的位置系数来对预测结果进行约束,最后考虑到非局部邻域内同质像素的相似性,设计了双边NLM滤波器。实验结果表明：本文算法比双边滤波算法运行时间快了0.114 s、峰值信噪比（ PSNR）提高了0.9、图像相似度（ MSSIM）提高了0.181,图像保真度（ VIF）提高了0.2147。本文提出的方法能够更好地保留图片信息的完整性,提高了图像的亮度和图像纹理的清晰度。     

导向滤波优化的单幅去雾算法

针对暗原色先验的单幅去雾算法计算复杂度高,无法满足交通监控系统中实时性需求,且大气光易受白色物体影响,以及天空区域易失真的缺陷和景物边界出现白边现象,提出了基于暗原色改进的快速去雾算法.采用四叉树搜索的算法对大气光进行精确估计,利用最大值滤波后的差值图像估计出天空区域,对透射率进行补偿,利用导向滤波器改进透射率并结合大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:改进算法改善了原算法去雾效果的同时也提高了算法的速度.     

人脸图像超分辨率非线性算法

研究单幅人脸图像的超分辨率重构算法。采用马尔可夫网络模型描述重构机制,对输入的低分辨率图像,以及训练用高分辨率图像和对应的低分辨率图像进行分块,并使图像基本对齐,构造训练图像集。针对简化马尔可夫网络计算的需要以及训练集人脸图像的差异,在块坐标限位操作的基础上,提出了一种非线性样本搜索算法,降低了搜索空间复杂度,提高了匹配效率和相关性。算法利用搜索到的高分辨率图像分块样本,直接输出超分辨率图像。分析和实验证实,与传统学习算法相比,该文方法具有输出质量好、效率高的特点。     

Diffusion filtering in image processing based on wavelet transform

Nonlinear diffusion filtering is a method for images or signals processing based on partial differential equations (PDEs). Its basic idea is to establish a suitable PDE model in the time-space domain and obtain a family of its solutions as the filtered ve…     

On Fuzzy Nonlinear Regression for Image Enhancement

Nonlinear regression analysis with respect to fuzzy characteristic sets, or fuzzy nonlinear regression, is a potentially useful and previously unexplored digital signal processing tool. Here, the fuzzy regression model is used in the image enhancement problem. Given a noisy image, the noise is eliminated by computing a regression—the closest image to the input image that has membership in the characteristic set. The known properties of the original, uncorrupted imagery (e.g., smoothness) are used to define membership in the characteristic set. With conventional crisp characteristic sets that enforce the characteristic property in a global sense, the local image structure may be sacrificed. In this paper, a method to compute fuzzy nonlinear regressions for the piecewise constant characteristic property is given. Solutions are produced by minimizing an energy functional that penalizes deviation from the sensed (corrupted) image and deviation from piecewise constancy. The construction of the energy functional, the analytical selection of the functional parameters, the minimization technique used (generalized deterministic annealing), and the fuzzy membership function are detailed. Finally, image enhancement examples are provided for remotely sensed imagery.     

采用多尺度滤波的遥感图像关键点检测方法

针对关键点检测过程中遥感图像会因为局部结构变形发生误检测的问题,提出一种鲁棒的关键点检测新方法。该方法首先基于映射策略和提升结构实现非下采样多尺度滤波器,用于获得平滑图像;然后根据图像尺度空间理论和尺度不变特征变换生成高斯差分尺度空间,并利用有限差分计算尺度空间采样点局部极值,子像元插值和Hessian矩阵删除不稳定极值点;最后用梯度分布直方图描述关键点。在仿真实验平台上,与现阶段方法的关键点计算时间和图像匹配性能做比较分析,实验结果表明,改进的方法有较低的计算时间复杂度,具有较好的鲁棒稳定性。     

Nonlinear filtering in improving the image quality of confocal fluorescent images

A different way of processing confocally scanned fluorescence images is presented. Linear median hybrid methods and linear filtering methods are compared numerically with a conventionally processed artificial data set and with real confocal data. The use of linear median hybrid techniques reduces the time required for recording three-dimensional data sets with a confocal fluorescence microscope as well as the photo-damage to the biological sample. The implementation of a linear median algorithm on the hardware level of a confocal microscope is discussed.     

非线性离散随机时变系统比例微分滤波

扩展卡尔曼滤波（EKF）是从极小化状态估计误差的方差得到的,没有考虑状态误差的变化率,因而对非线性时变系统EKF估计方法惯性作用 较大,从而产生估计滞后,提出了非线性离散随机系统比例微分滤波（PDF）,PDF联合考虑极小化状态估计误差和状态误差变化率的方差,克服了EKF对非线性时变系统估计滞后的缺点,估计具有适时性,提出了高估计的精度,仿真例子证明了所提出的估计方法的有效性。     

各向异性扩散的彩色图像复合滤波方法

将扩散偏微分方程PDE’s推广到彩色图像滤波。分析了基于散度算子和基于迹算子PDE的优缺点,提出了一个新的扩散PDE方法。该方法在各向异性扩散基础上增加了一个震动滤波算子,并对特征根和扩散张量进行了重构,不仅对图像有很好的滤波效果,而且对边缘有增强保护的作用。实验结果表明,提出的方法达到了既有效去除噪声又保留更多细节的目的。