基于各向异性的二维云模型滤波

针对云模型滤波器在去除椒盐噪声的过程中没有考虑到图像各向异性的缺点, 提出了一种新的图像去噪方法。该方法首先利用云模型滤波器的噪声检测器对噪声图像进行检测, 然后对认定为噪声的图像部分利用基于二维云模型的模糊加权滤波算法, 并结合噪声周围非噪声像素的空间位置信息和像素值信息进行图像复原。将这种新的算法与原始方法进行相同环境下的对比实验。结果表明, 对于椒盐噪声密度为10%～50%的测试图像, 虽然在计算效率方面该算法略逊于原始算法, 然而在处理的过程中, 其展现了图像各向异性, 同时也更好地保持了图像的细节信息; 而且图像细节越复杂, 提升效果越明显。     

基于人类视觉模型的各向异性扩散滤波方法

针对各向异性扩散模型中扩散系数的梯度阈值确定问题进行了研究,提出了一种基于人类视觉模型的各向异性扩散滤波器。首先在PM方程的基础上研究了各向异性扩散系数中梯度阈值的取值问题。根据仿生学原理,分析了韦伯比曲线,将图像根据背景亮度划分为不同的区域,分别采用不同的公式计算梯度阈值。然后讨论了改进后算法在8邻域内的离散实现问题。仿真结果表明,与传统的恒常梯度阈值扩散模型相比,改进后的算法在有效保留图像重要信息的同时对噪声的抑制效果更为理想。     

用于超声斑点噪声滤波的各向异性扩散新模型

由于扩散系数的缺点,原斑点噪声各向异性扩散模型(Speckle reducing anisotropic diffusion, SRAD)有产生板块效应、模糊弱边界与细节等缺点. 本文通过改进扩散系数,提出一种新的斑点噪声各项异性扩散模型(New speckle reducing anisotropic diffuse, NSRAD), NSRAD中采用一个S型函数作为扩散系数:在同质区域中,采用各向同性扩散, 避免了板块效应; 在结构性区域中,扩散速度变化敏感,同时以更快趋向于0的速度扩散,因此,提高了该区域的分辨率,达到增强细节和弱边界以及保留边界的锐利性的目的. 仿真图像的定量分析证明新方法不仅比原SRAD除噪更有效,而且提高了除噪后图像与原图像的结构相似性,同时具有更小形变. 真实图像的试验结果也证明新方法在有效除噪的同时消除了黑板刷效应,增强了边界以及细节.     

基于CEEMDAN阈值滤波的磁场信号去噪模型

地磁导航是弹药飞行技术中常用的一种姿态测量方法,其关键是获得精确的地磁场测量值.针对磁场测量信号中存在的随机噪声信号,本文提出了一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEDMAN)和自相关系数结合的地磁信号去噪方法.首先通过CEEMDAN方法对地磁信号进行完备的分解,并利用自相关系数和傅里叶变换确定分解后的噪声分...     

分层FDR阈值滤波算法

在已有的FDR滤波算法基础上,提出一种分层FDR阈值滤波算法。该算法对小波分解后最底层的低频系数和各层的高频系数分别进行多假设检验,并确定出多个阈值,分别进行阈值化处理。对heavysine, bumps, doppler, blocks信号进行仿真实验,结果表明,该分层FDR阈值滤波算法在信噪比、相对误差等方面均优于通用阈值算法、FDR算法及自由分布式FDR算法,具有较高的实用价值。     

改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用

为了增强锅炉水位计图像滤波去噪效果,提高图像清晰度,便于后期液位计图像识别研究,通过分析P-M各向异性扩散模型、选择扩散模型及You Yu-Li和Kaveh M四阶偏微分方程的滤波去噪算法,提出了改进各向异性扩散模型滤波算法.所提算法对Perona和Malik两个扩散函数均值化,并引入标准差作为梯度期望值的偏差裕度,结合了P-M各向异性扩散模型保边缘特性的优点,并消除了由于传统各向异性滤波算法迭代过度所造成的阶梯缺陷问题,确保图像有用信息不缺失和像素点平滑度.实验结果表明:所提算法能够更好地降低噪声对目标信号提取产生的影响,提高了图像识别鲁棒性,增强了图像平滑滤波效果,保证了锅炉水位计图像边缘清晰度和完整性.     

基于多方向中值滤波的各向异性扩散滤波算法

提出一种改进各向异性扩散滤波算法。现有研究方法多存在图像边缘不清,误识别多,扩散系数多凭主观选择等问题。该算法利用保留细节和边缘的能力较为突出的多方向中值滤波方法在多个方向上进行扩散,利用局部方差和图像梯度改进了扩散系数,通过多次迭代修正扩散系数,增强了算法的鲁棒性,且在滤除噪声的同时注重对边缘细节的保持。通过具体实验仿真,以峰值信噪比、均方误差、结构相似度以及图像佳数4个参数作为指标,对实验仿真结果进行了量化比较,表明该算法与传统各向异性扩散方法以及Catté_PM模型等改进方法相比,具备更好的滤除图像噪声以及保持图像边缘的能力。     

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。     

基于各向异性全变分的迭代滤波算法

空间邻近度和像素值相似度的双边滤波(BF)器在滤波时,由于其值域滤波核系数的计 算易受到噪声的干扰,在噪声水平较大时,直接使用噪声图像来指导核函数权值计算的方案不可行。 为此,提出一种结合各向异性全变分和BF 的图像去噪算法,将各向异性全变分算法与BF 算法相结 合,首先利用各向异性全变分算法对噪声图像进行处理,得到一幅边缘结构信息较为丰富的结果图 像,接着将该结果图像作为BF 算法的引导图像来指导值域滤波核系数的计算,为保证算法的稳定 性,对上述过程进行迭代处理。此外,为提高各向异性全变分算法的计算效率,引入了Split Bregman 迭代算法进行加速处理。实验表明,该算法能在较好去噪的同时,保留较多的边缘结构信息。     

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.     

基于权重阈值寻优的案例推理分类器特征约简

为提高案例推(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的适应度函数,并利用遗传算法对该重要度阈值进行优化搜索,最后根据得到的优化阈值与特征的权重分配情况,删除权重小于该阈值的特征从而完成特征的约简过程.通过对比实验,本文所提策略能够有效提高CBR分类器的分类准确率并降低时间复杂度,表明了权重阈值寻优约简策略的可行性与优越性.验证了本文方法不仅可以降低CBR分类器的时间复杂度,而且能够提高CBR的决策与学习能力.     

等级阈值的彩色图像矢量中值滤波

为消除彩色图像中的脉冲噪声,提出一种新的基于等级阈值的矢量中值滤波器。该滤波器设计了一组随滤波窗口内当前像素排序位置而等级变化的阈值,并根据当前像素与经典矢量滤波器输出的距离差值来判断噪声像素的存在。仿真实验证明,该方法较其他非开关型和开关型矢量中值滤波器能更好保存原图像细节和消除脉冲噪声。     

中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法

医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程。应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率。实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准。实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求。     

中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法

医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程。应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率。实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准。实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求。     

基于阈值分解的多级中值滤波

针对图像去噪的同时保持细节的问题,提出一种基于阈值分解的多级中值滤波方法。     

基于双阈值的滤波算法研究

针对均值滤波和中值滤波的不足,提出一种改进的基于双阈值滤波算法。该算法通过两个阈值和均值的关系来判断当前点应取的值。和传统的滤波算法相比．该算法在滤出噪声的同时,能最大限度保留原始图像信息,滤波效果较好。     

基于各向异性滤波的人眼定位方法*

通过分析在光照变化条件下现有的一些眼睛定位算法的不足,提出一种基于各向异性滤波的人眼定位方法。利用各向异性低通滤波器对输入图像进行滤波消除光照的影响,利用多结构形态学开闭运算突出眼睛区域特征,并采用相关系数法获得眼睛粗定位,最后使用眼睛精确算法校正眼睛的位置。实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率更高。     

体层合成的各向异性扩散滤波重建算法

为消除体层合成(tomosynthesis)重建图像中存在的切片间伪影,提出一种各向异性扩散滤波器的图像重建算法。利用偏微分方程的图像处理方法,设计边缘增强型三维各向异性扩散滤波器,对体层合成切片进行滤波重建,保证重建切片图像对比度的同时对切片间伪影进行平滑。实验结果表明,与传统的滤波后投影重建算法相比,该算法可明显减弱切片间伪影,改善了重建图像质量,提高了体层合成重建图像中目标可见度,满足了临床影像诊断要求。