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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 103 毫秒
1.
针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。  相似文献   

2.
魏东  周健鹏 《应用声学》2016,35(2):95-101
针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K+奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法。该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号,从而实现信号的去噪。通过仿真实验将本文方法与传统的小波阈值去噪方法进行了对比研究。实验结果表明,该方法对超声回波信号的去噪效果优于小波阈值去噪方法,且噪声越大对比越明显,不仅可更有效地滤除信号中的高斯白噪声,提高信噪比,且尽可能保留了原始信号有用信息。  相似文献   

3.
李恒建  张家树  陈怀新 《光子学报》2014,38(11):3009-3015
提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.  相似文献   

4.
一种快速稀疏分解图像去噪新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.  相似文献   

5.
利用核模糊聚类和正则化的图像稀疏去噪   总被引:1,自引:0,他引:1  
吴一全  李立 《光子学报》2014,43(3):310001
针对目前图像去噪方法噪音抑制不彻底、容易模糊细节等问题,提出了一种利用核模糊C均值聚类和正则化的图像稀疏去噪方法.该方法首先将图像分成大小相同的若干块,并采用核模糊C均值聚类算法对相似的图像块进行聚类,从而保证同一类图像块共享相同的稀疏去噪模型;然后,选择由经典图像库中图像训练而得的全局字典作为初始字典,很好地适应图像的多种特征;接着,对于同一类图像块,通过施加1/2范数正则化约束,实现该类图像块在字典下的稀疏分解,确保分解系数更为稀疏;最后,通过改进的K-奇异值分解算法完成字典的更新,并选择与原稀疏模型差异最大的图像块来替换更新字典的冗余原子,从而有效地去除图像噪音.实验结果表明,与小波扩散去噪法、固定字典去噪法、最优方向去噪法、K-奇异值分解去噪法相比,该方法能更有效地去除图像噪音,保留图像细节,改善图像视觉效果.  相似文献   

6.
何阳  黄玮  王新华  郝建坤 《中国光学》2016,9(5):532-539
为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。  相似文献   

7.
针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性;然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能;采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性;最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。  相似文献   

8.
针对大部分已有的遥感图像去噪算法在去噪的同时不能有效的保留细节和增强边缘,提出了一种基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪新算法.该算法依据了Cycle Spinning Contourlet变换能够很好的保留原始图像的细节和纹理信息,而总变分最小化方法具有在去噪的同时增强图像边缘的特性,因此使用所提出的融合规则对两种算法去噪后的图像进行融合能够取得更好的增强效果.通过对比,实验结果表明该算法不仅能在很大程度上削弱分别由平移不变Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪方法产生的伪吉布斯现象和阶梯效应,而且视觉效果和PSNR值均优于其它方法,同时该算法能够保留更多的光谱信息,因此该算法是一种有效的遥感图像去噪算法.  相似文献   

9.
针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法.算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量.实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法.  相似文献   

10.
赵杰  杨建雷 《光子学报》2014,39(9):1658-1665
针对很多已有的遥感图像去噪算法去噪的同时存在不能有效的保留细节和增强边缘的问题,提出了一种基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪新算法。该算法依据了Cycle Spinning Contourlet变换能够很好的保留原始图像的细节和纹理信息,而总变分最小化方法具有在去噪的同时增强图像边缘的特性,因此使用所提出的融合规则对两种算法去噪后的图像进行融合能够取得更好的增强效果。通过对比,实验结果表明该算法不仅能在很大程度上削弱分别由平移不变Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪方法产生的伪吉布斯现象和阶梯效应,而且视觉效果和PSNR值均优于其它方法,同时该算法能够保留更多的光谱信息,因此该算法是一种有效的遥感图像去噪算法。  相似文献   

11.
It is always a challenging task to develop effective and accurate models for robust image restoration. In this paper, the family of sparse and redundant representation frameworks is considered as an alternative for the above problem. The principle of the family is expatiated on the development and research progress. Two well-known denoising methods are presented and analyzed on their properties. The K-SVD algorithm is an effective method for sparse representation. The iteratively approximate algorithms are always used for the solution of sparse coding operations. Here, a convexification of the l0 norm to the l1 norm is adopted in the implementation of K-SVD method. Then a split Bregman iteration solution is proposed for l1 regularization problems in the performance of the sparse representation of the K-SVD algorithm. The split Bregman iterative method is well studied and fused into the famous K-SVD method. The PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and MSSIM (Mean Structural Similarity) are used to evaluate the performance of those methods. Experimental results on different types of images indicate that our proposed method not only achieve comparable results with the state of art methods, but also make the original method more efficient. Besides, it also provides a valuable and promising reference for image restoration techniques.  相似文献   

12.
散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量。在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的。利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息。提出了一种基于残差学习网络的新型OCT图像降噪网络—CMCNN,其具有多尺度、多权重和多层次特征融合等特点,并且在保留图像空间结构细节的基础上降低图像噪声;再将提出的模型与传统降噪算法、深度学习降噪模型进行比较。实验表明,CMCNN在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)方面比其他深度学习方法提高了2.5%左右,验证了方法可以有效地保留OCT图像中的细节信息,同时有效地抑制噪声,提高图像质量。  相似文献   

13.
杨航  吴笑天  王宇庆 《中国光学》2017,10(2):207-218
本文提出一种新的结构字典学习方法,并利用它进行图像复原。首先给出结构字典学习的基本内容和方法,然后将傅里叶正则化方法和结构字典学习方法有效整合到图像复原算法中。结构字典学习方法是先将原图像进行结构分解,再分别学习出每个结构图像中的字典,最后利用这些字典对原图像进行稀疏的表示。结合傅里叶正则化,提出了一种有效的迭代图像复原算法:第一步在傅里叶域利用正则化反卷积方法得到图像的初步估计;第二步采用结构字典学习的方法对遗留的噪声进行去噪处理。实验结果表明,提出的方法在改进信噪比和视觉质量上都要优于6种先进的图像复原方法,改进的信噪比平均提升0.5 d B以上。  相似文献   

14.
姚莉丽  冯象初  李亚峰 《光子学报》2014,40(7):1031-1035
雷达成像系统的进一步应用依赖于对图像中噪音的有效抑制.在目前现有消除噪音方法的基础上,基于图像的局部相似性,结合主成分分析法,提出一种新的有效去除乘性噪音的滤波算法.乘性噪音经对数变换后可转化为加性噪音处理.分析了对数域中噪音的类型.首先在图像的对数域,通过非局部方法选取局部相似块作为训练样本,利用主成分分析法提取出信号的主要特征.然后基于统计理论中最小均方误差估计法给出了一种适用于图像信息的阈值原则.最后分析了变换过程引起的偏差,由对数域的偏估计得到滤波图像.数值实验验证了新算法的有效性.对比于目前提出的变分方法,新算法处理后的图像有更高的信噪比和更好的视觉效果,且具有一定的实用性.  相似文献   

15.
Denoising of chaotic signal is a challenge work due to its wide-band and noise-like characteristics. The algorithm should make the denoised signal have a high signal to noise ratio and retain the chaotic characteristics. We propose a denoising method of chaotic signals based on sparse decomposition and K-singular value decomposition(K-SVD) optimization. The observed signal is divided into segments and decomposed sparsely. The over-complete atomic library is constructed according to the differential equation of chaotic signals. The orthogonal matching pursuit algorithm is used to search the optimal matching atom. The atoms and coefficients are further processed to obtain the globally optimal atoms and coefficients by K-SVD. The simulation results show that the denoised signals have a higher signal to noise ratio and better preserve the chaotic characteristics.  相似文献   

16.
在傅里叶叠层成像(FPM)过程中采集的低分辨率图像会对重建图像质量产生直接影响,已有的研究提出用图像超分辨率重建技术和对低分辨率图像进行传统去噪处理的方法来解决该问题,但超分辨率重建的方法需要采集大量的原始图像,会加大采集端的时间损耗,而传统去噪算法会造成原始信息丢失,严重影响重构图像质量。因此论文引入凸优化算法,噪声图像的恢复可以通过求解一个凸优化模型来实现,并用迭代收缩阈值算法来求解该模型,算法中采用Barzilai-Borwein(BB)规则在每次迭代时初始化线搜索步长,加快收敛速度,选用软阈值函数,使图像去噪时原始信息丢失减少,最终重构图像的PSNR为27.634 6 dB,SSIM为0.926 1,所需处理时间为5.850 s,因此基于凸优化的傅里叶叠层成像技术具有时间损耗不大的情况下提高重构图像质量的优点。  相似文献   

17.
传统CT采用积分式探测器采集投影数据,反映的是物体的平均衰减特性,会在一定程度上造成信息损失,无法对物体进行较好的定性定量测量。基于光子计数探测器的能谱CT通过设定多个能量响应阈值能够探测不同能量范围内的X射线光子,采集更多被测物体的物质组成信息,有助于识别不同物理特性的材料,基于此,能谱CT被广泛的应用于小病灶、低对比度结构以及微细结构的成像。然而将整个能谱划分为多个能量段进行数据采集时,范围较窄能量范围内的有效光子数比例相对降低,导致图像中包含较多的噪声,图像质量较差,影响能谱CT的临床应用。为了有效的抑制能谱CT不同能量段内重建图像中的噪声,提出了一种基于深度学习的能谱CT图像降噪方法。我们将全卷积网络和金字塔残差网络结合为全卷积金字塔残差网络(FCPRN),实验中,利用能谱CT在不同的能量范围扫描小鼠样本,使用FDK算法和基于压缩感知的Split-Bregman算法进行重建并分别作为训练数据和标签数据训练全卷积金字塔残差网络。为了验证网络的降噪性能,选取了常见的降噪网络模型denoising convolutional neural networks(DNCN)以及residual encoder decoder convolutional neural network (REDCNN)进行对比,训练三种网络的使用的数据和实验配置都是完全相同的,实验结果表明训练模型可以有效抑制不同能量范围内重建图像的噪声,且使用的全卷积金字塔残差网络的降噪性能优于其他网络模型。模型训练好后,可以对FDK算法重建出的图像进行降噪,由此提高能谱CT图像降噪效率,保证能谱CT重建图像的质量。  相似文献   

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