煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

基于Richardson-Lucy的图像去模糊新算法

针对传统的Richardson-Lucy(RL)算法存在振铃效应和噪声放大等问题,提出了一种基于RL的图像去模糊新算法,通过在迭代过程中引入增益图(GainMap),降低了复原图像的对比度,阻止迭代过程振铃效应的传播和噪声的进一步放大。详细讨论了引入的增益图的不同参数选择对去模糊结果的影响,通过选取合理的参数得到最佳的结果。实验结果验证了该算法抑制振铃效应的有效性,同时它很好地保留了图像细节,对含有噪声的模糊图像也有很好的复原效果。     

基于小波包变换的非局部均值去噪方法

在非局部均值滤波的基础上,为了更有效地去除图像噪声,提出一种基于小波包变换的非局部均值去噪算法。首先对图像进行小波包变换,通过小波域系数估计图像的高斯噪声参数,然后计算经小波包分解后高频子带内小波系数的相似度,并以此作为权值来对小波系数进行调整,最后通过小波包逆变换对图像进行重建。实验结果表明与传统的非局部均值去噪算法相比较,该算法能在去噪的同时有效地保持图像的边缘细节等信息,取得更好的去噪效果。     

广义非局部均值算法的图像去噪

NLM (non-local means)滤波成为图像去噪关注的热点.该方法利用在图像中的结构特征冗余,对消除白噪声的效果较好,但对有色噪声效果不理想.对其作了改进,引入广义高斯分布模型以及马氏距离来取代欧氏距离,并且将其推广到图像序列的去噪领域中.结果表明,相较于NLM方法,该方法能够较好地抑制有色噪声,明显地改善了去除噪声效果,在保留图像纹理边缘的同时,有效地去除了图像中的噪声信息.     

噪声方差未知的小波域中非局部均值图像去噪

为了有效地去除噪声,获得细节清晰的图像,提出一种噪声参数未知情况下基于小波分析的图像去噪算法.首先对图像上交互选定的不含细节的样本区域进行小波分解,根据噪声方差在不同尺度、不同方向子带内的映像建立噪声的特征向量;利用此特征向量计算小波分解后高频子带内各小波系数之间的相似度,把该相似度作为权值对当前小波系数进行调整.实验结果表明,文中算法对于噪声方差未知的图像不仅能有效地去除噪声,而且能保持图像的边缘信息,获得较好的去噪效果;对实拍的含噪数码照片进行测试的效果理想.     

基于小波阈值的非局部均值去噪

非局部均值去噪算法充分利用了图像的全局信息,因此比传统的局部去噪算法有着更好的去噪效果。但是,非局部均值去噪算法计算时间复杂度较高,故利用小波阈值的方法对其进行改进,改进后使用非局部均值处理的数据量大幅减小。实验表明,改进后的算法比非局部均值算法去噪效果基本持平,且运行速度更快。     

椭圆窗口和参数自适应的非局部均值算法

对于传统的非局部均值(NLM)算法,方形搜索窗口会将大量低相似度的图像块引入去噪图像的加权平均计算过程中,导致去噪图像的细节轮廓变得模糊.针对此问题,提出了利用控制核函数来获取椭圆窗口和图像块参数的自适应NLM算法.首先,根据图像的局部梯度信息和结构张量获得可描述图像局部边缘结构的椭圆方程,并由此确定搜索窗口的形状,从而将搜索窗口的搜索范围限制在与图像局部结构相一致的区域内;然后采用控制核函数获得和搜索窗口形状一致的椭圆形图像块,并结合平滑参数自适应的思想进一步增强算法效果.通过在不同噪声等级的经典灰度图中进行实验,实验结果表明,该算法相比于传统NLM算法和参数自适应的NLM算法,在客观的图像评价指标上,有着更高的PSNR和SSIM值;而在主观视觉上,随着噪声等级的提升,该算法在抑制噪声的同时,能够更好地保留住图像的高频纹理信息.     

ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究

为在图像处理与分析时具备良好的视觉效果,提高图像处理的速度,需要对ARM架构下计算机图像并行化处理技术进行研究;当前采用的方法是对各种变换频域图像特征提取与计算机图像集合特征的提取进行相结合,克服了当前对图像进行提取时存在图像形状描述的缺陷,提取图像特征向量维数相对较低;实验表明,通过对图像进行特征提取能很好地对图像效果进行展示,将图像的纹理特征进行详细的表述,将该方法应用到图像处理技术当中,具有良好的去噪效果及扩展性,该方法过程简单,但存在图像视觉效果较差的问题;为此,提出一种ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究方法;该方法首先利用非局部均值去噪算法对图像进行去噪处理,然后结合图像去噪的结果利用小波变换对去噪图像进行边缘检测,最后采用非线性增强算法对图像进行增强完成对ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究;实验结果表明,所提方法不仅提高图像处理速度,还提高图像视觉效果,具有广泛的应用价值。     

基于改进的非局部均值去噪算法

非局部均值(Non-Local Means,NLM)利用图像块之间灰度值的欧式距离确定权重,距离越小权重越大。不过,这种权重计算方法忽略了图像块之间的结构相似性。为解决这个问题,提出了一种结合图像结构信息的非局部均值去噪方法。该方法同时利用图像块之间的灰度距离、结构相似性来确定权重。实验结果表明该方法在PSNR、SSIM标准下均优于NLM及其一些改进算法。     

基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析

为了将局部信息有效地运用到特征抽取并提高算法的鲁棒性,同时考虑到在人脸识别应用中出现的高维小样本问题,提出了一种基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析。该方法利用样本的非局部均值散度与倍的局部均值散度之差作为鉴别函数,不仅保留了样本分布的局部信息,而且避免了局部均值散度可能奇异的问题,并给出了算法的识别率随模型参数变化的曲线。YALE和FERET人脸数据库上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于PCA和广义高斯建模的多聚焦图像融合

为了提高多聚焦图像的融合性能,针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足,提出一种基于小波变换域主成分分析（PCA）和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数建模为广义高斯分布,并通过改进的最大似然估计法获取融合参数。结合低频子带系数的区域PCA融合方法,最终实现有效的图像融合。实验结果表明,该方法与传统的多聚焦图像融合方法相比,可使融合图像的信息量更丰富,具有更佳的视觉效果。     

基于独立成分分析的盲目图像反降晰

详细说明了如何将图像反降晰问题转化成独立成分分析（ICA）问题,通过理论分析和实验比较了FastICA和在线随机梯度ICA两种ICA图像反降晰算法,得出了FastICA算法并不能很好地用于图像反降晰的结论,还通过实验证实了ICA反降晰算法不能抑制噪声。最后总结了目前ICA反降晰方法的优缺点,并提出了进一步研究的方向。     

基于广义规范化稀疏模型的图像盲去模糊算法

针对基于规范化稀疏先验的图像盲去模糊方法估计精度低、计算速度慢、参数选择敏感等问题,提出一种Tikhonov正则增强的广义规范化稀疏模型,且将其作为中间清晰图像和运动模糊核的共同先验约束。随后,利用算子分裂、交替方向乘子法以及快速傅立叶变换,最小化关于中间清晰图像与运动模糊核的目标函数,导出一种快速图像盲去模糊算法。在标准测试集以及实际彩色模糊图像上的实验结果验证了提出方法的有效性和鲁棒性。此外,在同等条件下与近期文献中的盲去模糊方法进行比较,显示了本文方法在估计精度和估计效率上的双重优势。     

图像插值模糊的非线性自适应消除

针对线性移不变图像插值方法造成的插值图像边缘模糊,提出采用具有高通特性的有理滤波器增强图像,重建锐变的图像边缘。对基本有理滤波算子进行改进,避免滤波信号峰值点和孤立点的失真。推广算子的二维形式并引入图像对比度约束,形成一种自适应图像插值模糊消除算法。实验结果表明,算法能够不失真地重建图像边缘的高频细节,提高图像的视觉分辨率,图像质量优于现有图像插值模糊消除算法。     

基于正则化约束的遥感图像多尺度去模糊

目的遥感成像过程中的图像降质严重影响了高分辨率成像与高精度探测,为了改善遥感图像质量,提出了基于正则化约束的遥感图像多尺度去模糊方法。方法首先利用双边滤波器和冲击滤波对遥感图像进行预处理,然后结合遥感图像模糊核的稀疏特性,使用正则化方法迭代求解模糊核最优解,最后利用基于梯度稀疏的非盲反卷积方法得到去模糊结果。此外,针对图像模糊程度较严重的情况,分析了尺度信息对去模糊结果的影响,提出了多尺度迭代优化方法。结果采用本文方法对大量遥感图像进行去模糊,实验结果表明该方法能有效地去除遥感成像产生的模糊,在保持图像边缘和细节的同时,可有效抑制振铃效应。相比其他方法,本文方法恢复图像的边缘强度平均提高28.7%,对比度平均提高17.6%。结论提出一种正则化约束的遥感图像多尺度去模糊方法,主观视觉感受和客观评价指标都表明该方法可以有效提升遥感图像质量。     

基于Abdou算子的空间自适应图像去模糊算法

在数字图像去模糊的正则化求解过程中,为了更好地保持图像的边缘和纹理,抑制振铃效应,需要结合图像不同空间位置的信息,自适应地调节正则化参数。通过引入Abdou算子计算图像中每个像素的梯度幅值,并考虑人类的视觉系统特性,构造出空间域上的加权矩阵s,从而对正则化参数自适应加权,并采用共轭梯度法进行去模糊求解。与Lagendijk提出的基于局部方差构造加权矩阵的复杂计算不同,基于Abdou算子求解的方法简单可行,去模糊效果良好。     

IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法*

提出了一种IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法。对多光谱(TM)图像的强度分量和全色(PAN)图像分别进行小波分解,根据小波变换高低频分量的不同特点,分别采取不同的高低频融合准则形成新的小波高低频分量,再先后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合后的TM图像。实验结果表明,提出的图像融合算法明显改善了融合图像的客观评价和主观视觉效果。     

基于正则化方法的图像盲去模糊

针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性, 引入图像的预处理, 提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤：利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理, 使得图像的噪声降低、边缘突出, 有利于模糊核的估计; 对预处理后的图像, 利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核; 根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复原算法分别求解模糊核估计模型和图像非盲去卷积模型。实验结果表明, 针对单幅模糊图像, 该方法可以估计出准确的模糊核, 对噪声具有鲁棒性, 并且提高了图像复原速度, 具有较好的图像恢复效果。     

一种阈值改进的邻域小波系数法图像去噪

图像去噪是图像处理领域的一个经典话题,也是一个难点问题。基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法比经典的VisuShrink法去噪效果要好,但是NeighShrink法在所有的分解层使用次优的通用阈值,致使去噪效果不甚理想。在分析小波系数变化规律的基础上,针对NeighShrink法的不足,提出了一种阈值改进的新方法,该方法具有较好的阈值自适应性。实验表明,该方法正确有效,去噪后的视觉效果得到改善,在客观指标PSNR和MSE上均优于NeighShrink法和经典的VisuShrink法。