基于改进四阶偏微分方程的激光光斑图像去噪模型

随着激光技术的发展,激光光斑检测在实际应用中越来越广泛,但激光的远距离传输易受环境噪声的影响从而导致光斑检测误差变大。因此,以激光光斑为研究对象,针对激光光斑图像去噪这一重要问题,进行了改进算法研究。首先针对传统四阶偏微分方程去噪模型存在边缘模糊和自适应差的问题,从扩散函数的角度出发并根据不同光照下光斑的检测参数引进自适应梯度阈值,提出一种改进四阶偏微分方程去噪模型;其次将所提模型应用于雪天、雾天和雨天不同光照条件下激光光斑去噪中去;最后分别与基于自适应梯度阈值的各向异性去噪模型（IPM）、统一变分模型（DC）和ML四阶PDE去噪模型进行对比分析,结果表明所提算法不仅使去噪后的光斑图像内部保持平滑、边界保持清晰,且对不同光照条件具有较高的自适应性。     

一种基于四阶偏微分方程的噪声消除方法

介绍了一种基于四阶偏微分方程(PDE)噪声消除方法.采用分片平面图像逼近被处理图像.在噪声消除同时保持良好边缘,避免了使用二阶偏微分方程处理图像常常出现的块效应.实验结果表明该方法是行之有效的.     

一种基于四阶偏微分方程的噪声消除方法

介绍了一种基于四阶偏微分方程(PDE)噪声消除方法。采用分片平面图像逼近被处理图像。在噪声消除同时保持良好边缘,避免了使用二阶偏微分方程处理图像常常出现的块效应。实验结果表明该方法是行之有效的。     

基于偏微分方程的舌图像去噪研究

在对舌图像的去噪过程中,平滑噪声的同时容易丢失边缘和纹理等细节信息。为此,研究基于偏微分方程的舌图像去噪方法,分别采用中值滤波、高斯滤波、P-M方程、正则化P-M方程以及耦合冲击-复扩散滤波模型,对加噪舌图像进行滤波。比较结果表明,正则化P-M方程更适合舌图像的去噪处理,该方法处理速度快、去噪效果好,且能有效保护图像边缘。     

基于耦合偏微分方程的煤矿图像去噪算法

针对煤矿复杂环境下矿井图像具有噪声大、照度低的问题,提出了一种基于二阶与四阶偏微分方程耦合的煤矿图像去噪算法。该算法利用差分曲率边缘检测算子将二阶与四阶偏微分方程模型有效耦合,保持图像边缘,利用尺度因子保护图像纹理细节。实验结果表明,该算法能很好地保持图像边缘、保护图像纹理细节,且收敛速度快,可避免阶梯效应。     

基于偏微分方程的医学图像去噪

图像去噪是图像处理的重要组成环节,近年来,偏微分方程的图像去噪方法得到了广泛的关注。本文从经典的图像去噪方法入手,引入了基于偏微分方程的正则空间模型,并结合TV滤波器的设计,给出了一种针对医学图像去噪的方法及其实现,最后通过实验对结果加以比较分析,证明这种方法应用于医学图像去噪,得到令人满意的结果。     

改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型

针对全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型的不足,利用小波变换能够聚焦到图像细微变化的优势,提出一种基于小波域的偏微分方程图像去噪算法。并通过对小波的阈值和阈值函数做适当的改进以及利用加权函数将全变分和四阶偏微分方程去噪模型相结合的方法,得到一种改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型。MATLAB仿真结果表明,该模型和小波软阈值去噪、全变分模型以及四阶偏微分方程图像去噪模型相比,峰值信噪比有明显的提高,而且能够在很好地保留图像的边缘和细节信息的同时提高处理噪声的效率。     

各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大

针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法。算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束。仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应。与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上。该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强。     

基于偏微分方程的图像去噪综合模型

介绍了基于偏微分方程（PDE）的两种去噪模型,即ROF模型和LLT模型。根据对这两种模型的比较,提出了应用权函数来合并ROF模型和LLT模型的综合模型。实验表明,综合模型既能克服ROF模型和LLT模型的缺点,又能融合它们的优点,在去噪、保护平滑区域、保护边缘和纹理细节方面都有较好的表现。     

具有纹理保持能力的四阶偏微分方程去噪方法

虽然四阶偏微分方程图像去噪方法能得到较好的分段光滑的结果,但这类方法常破坏图像的纹理信息。提出了一种具有保持图像纹理信息能力的四阶偏微分方程去噪模型。利用垂直于梯度方向的图像二阶导数设计了一种新的代价函数。证明了该函数解的存在性与唯一性并给出了其对应的Euler-Lagrange方程。在实验方面,用大量真实的纹理图像验证了新方法。实验结果表明,新方法在去噪的同时图像的边缘与细节得到了较好的保持。     

基于方向信息测度的非线性扩散图像去噪方法

在研究非线性扩散方法图像去噪的基础上,针对非线性系数扩散问题,提出了应用图像方向信息控制扩散系数的非线性扩散方法,该方法利用方向信息测度来表征图像的区域性质,不仅降低了噪声的干扰,而且克服了其他方法必须先进行高斯卷积的影响,并有效控制了各点的扩散行为。实验结果证明该方法是可行的,该方法在图像去噪的同时保持了图像的重要特征,取得比较理想的效果。     

基于各向异性逆扩散方程的指纹图像锐化去噪方法

基于逆扩散过程的启发,提出各向异性逆扩散算法用于指纹图像的锐化去噪方法,克服了退化扩散方程对大曲率边缘点的模糊效应,兼顾了去噪和保持边界这一矛盾的两个方面,尤其适合于纹理密集的指纹图像锐化.实验结果表明,本文算法对于带噪指纹图像的锐化效果明显优于以往非线性扩散处理算法.     

基于Lp范数的局部自适应偏微分方程图像恢复

提出了一种新的基于L_p范数的自适应偏微分方程图像处理模型,改进了Tony Chan的TV变分模型和张红英的p-Laplace模型.TV模型对图像采用全局约束,而新的扩散方程在图像不同的位置上采用不同的约束,具有局部自适应的特性,在扩散的同时更好地保持了图像的边缘信息,进而将其应用到图像恢复(去噪,去除模糊)中去.实验结果表明新模型的综合性能优于Tony Chan和张等现有的模型.     

基于离散小波阈值的偏微分图像去噪

小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪,得出了小波阈值的偏微分方程表示形式,在此基础上研究偏微分方程的解法,采用分数步的小波阈值方法对图像去噪,得到了较好的去噪效果,同时可以保护边缘。数值试验结果表明,该方法具有比小波方法更好的去噪效果,能获得较高的信噪比。     

一种基于偏微分方程变分去噪模型

近年来,国内外学者对于泊松噪声的研究越来越多,在TV模型的基础上提出了不少二阶去噪模型,它们在有效去除噪声的同时,很好地保护了图像边缘细节,但是共同的缺点是产生了“块效应”。针对这一不足,文中提出了一种四阶去噪模型,运用变分原理得到了其相应的欧拉拉格朗日方程,并用梯度下降法求解拉格朗日方程。文中运用差分法对该模型进行了数值求解与仿真,实验结果表明,提出的方法不仅去噪效果良好,而且有效改善了二阶去噪模型中出现的“块效应”,同时有效保护了边缘细节。     

片相似性各项异性扩散图像去噪

提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学图像去噪实例也表明所提出方法具有很好的应用前景.     

基于PDE方法的遥感图像处理

前期处理后的遥感图像中主要剩有高斯白噪声和椒盐噪声,传统平滑滤波技术很难同时兼顾除噪和保持边缘的要求;所改进的偏微分方程（PDE）滤波算法能很好地适应遥感图像噪声特征,在消除噪声的同时能很好的保留边缘和纹理细节;仿真实验验证了算法的正确性及有效性;研究了算法关键参数的选择范围和处理效果,为实际应用提供指导。     

基于模糊异质扩散的图像去噪方法

将模糊思想与Perona-Malik方法相结合,提出一种新的基于模糊理论的图像异质扩散滤波方法。把异质扩散方程中的边界停止函数看作像素梯度对于图像连续平滑区域的模糊隶属度函数,利用模糊熵的概念来确定图像中分片连续区域间的边界阈值σ。本文的模糊方法和其他经典方法的异质扩散比较实验说明,该方法在保持图像的细节方面更具有优越性。     

基于偏微分方程的医学超声图像去噪方法

研究了各向异性扩散方程在医学超声图像去噪中的应用。在理论上对去噪原理进行了分析,并在此基础上采用改进的针对乘性噪声的各向异性扩散算法对医学超声图像去噪,实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时较好地保留了医学超声图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰。该方法可以有效地去除超声图像斑纹噪声,提高图像的质量。     

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大.由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像.实验结果表...