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一种双正则项全变差高光谱图像去噪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
受传感器特性影响,高光谱图像中的噪声在各个维度都有体现。噪声的存在降低了高光谱图像中信息的有效性,在进行地物分类前必须采用适当的算法对噪声予以去除。文章针对高光谱图像的噪声特性,提出了一种基于全变差的高光谱图像去噪算法。该算法将经典二维图像全变差去噪模型推广至三维形式,提出了采用双正则项及相应的调整参数的目标函数,在三维空间中完成新目标函数的离散化,并采用基于优化-最小化算法的迭代方法对目标函数进行优化与求解。对星载Hyperion成像光谱仪数据的实验表明,适当的设置调整参数,该方法可很好地提高高光谱图像的各波段信噪比、平滑光谱曲线并保留细节特征,其去噪效果优于经典的MNF去噪算法及Savitzky-Golay滤波方法。 相似文献
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Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象.采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息.为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法.首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪.然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法.最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像.实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法. 相似文献
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非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了中值滤波及其改进型算法在处理高密度椒盐噪声时效果不理想的原因,采用变分修复方法来去除高密度椒盐噪声,基于现有的全变差修复模型提出了非局部全变差修复模型。该模型利用椒盐噪声特点(均匀分布、灰度值为0或255),将噪声点看成是图像中遗失或是破损的点,首先在图像中寻找与噪声点邻域相似的区域,将相似区域的中心像素作为噪声点新的邻域然后对其插值,把图像降噪问题转化为图像修复问题,从而达到去除高密度噪声的目的。实验结果表明:该模型对噪声密度为90%的彩色和灰度图像去噪后,其峰值信噪比为22.85和28.77,在客观评价标准方面优于中值滤波及其改进型算法。该模型能有效去除高密度下的椒盐噪声并较好地恢复图像细节,为图像去除高密度噪声提供了一种新的途径。 相似文献
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基于压缩传感和代数重建法的CT图像重建 总被引:4,自引:0,他引:4
代数重建法(ART)是一种重要的CT图像重建方法,适合于不完全投影数据的图像重建,其缺点是重建速度慢。为提高图像重建的质量和速度,利用压缩传感理论提出了一种基于ART的高质量图像重建算法。该算法将CT图像的梯度稀疏性结合到ART图像重建中,在每次迭代中的投影操作结束后用梯度下降法调整全变差,减小图像梯度的l1范数。实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对高光谱图像(hyperspectral images, HSI)去条带易引起影像结构细节丢失问题,提出一种基于加权块稀疏(weighted block sparsity, WBS)正则化联合最小最大非凸惩罚(minimax concave penalty, MCP)约束的HSI去条带方法。本算法采用加权?2, 1范数和MCP范数对条带稀疏结构和低秩约束,?1范数对干净图像结构保持正则化约束,构建加权块稀疏和MCP约束的条带去除模型,采用交替方向乘子(alternating direction method of multipliers, ADMM)算法迭代求解对应模型,重建获得干净的HSI图像。实验结果表明,提出方法在实际HSI的平均等效视数从28.45提高到83.47,边缘保持指数较其他算法至少增加0.056,特别是对于非周期条带噪声,采用自适应权值更新稀疏水平,增强了组稀疏性,在保持影像边缘和加强区域平滑性方面性能更佳,去噪声效果更好。 相似文献
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为了保持高岛分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中的纹理结构,提出了一种基于BivaShrink模型的Contourlet 域SAR图像相干斑噪声抑制算法.联合当前层和父层的Contourlet系数,通过计算局部方差一致性范数和区域能量比,自适应地确定方差估计区域的形状和大小.从而对原始图像方差进行最优估计.实验结果表明,算法在噪声的去除和结构信息等细节的保持上均不同程度的优于小波BivaShrink去噪算法和Contourlet 阈值去噪算法,主观效果和数值指标都有较好改进. 相似文献
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对一种新的基于局部标准差的自适应对比度增强算法的评价 总被引:5,自引:3,他引:2
介绍一种基于图像局部标准差变换的自适应增强算法通过将图像的局部标准差映射为高斯函数得到一个非线性对比度增益函数,使图像的细节区域得到较大幅度的增强,同时抑制平滑区域的噪声以及发生于陡峭边缘的“振铃伪迹”(Ringing Artifact)通过不同类型的图像以及对比度-噪声比(Contrast-to-Noise Ratio)演示了算法的性能,并与几种常用的图像增强方法进行了比较结果表明该算法对于低对比度的图像细节具有较好的增强效果,同时能够避免平滑区域噪声的过度增强及陡峭边缘的振铃伪迹. 相似文献
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基于彩色数字图像处理的自动调焦技 总被引:2,自引:2,他引:0
针对彩色图像讨论了基于数字图像处理技术的自动调焦算法.根据彩色图像的特点,选取了能够表现图像清晰度的两种矢量范数——L1范数和L2范数分别作为粗略调焦和精确调焦的评价函数,以实现系统在大范围内的精确调焦.为了提高图像的质量,采用了既能保持图像细节又能滤除脉冲和高斯噪声的中值滤波算法和均值滤波算法相结合的矢量中值均值滤波器.实验结果表明,本调焦算法能够在大范围内调节焦距,且具有较高的调焦精度,调焦速度较快. 相似文献
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图像去噪是遥感图像复原的重要步骤。在去除图像噪声的同时希望尽可能多地保留图像的纹理细节信息。受较差的成像环境和图像数据远距离传输的影响,遥感图像中一般都含有较强的高斯-脉冲混合噪声,而在现有的图像去噪算法中,能够同时去除图像中的高斯-脉冲混合噪声的通用噪声滤波器很少。以非局部平均方法的滤波思想为基础,通过引入邻域相似度评价的概念和脉冲噪声探测器,提出了基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器。实验结果表明:基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器具备有很好地去除图像高斯-脉冲混合噪声的能力,在去除高斯-脉冲混合噪声的同时能够很好地保持图像的复杂纹理和精细细节,并且便于向DSP/FPGA多处理器平台上移植。 相似文献
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基于优化的迭代法,可以结合压缩感知和低秩矩阵等稀疏优化技术高精度地重建图像.其中,总变差最小(total variation minimization,TV)模型是一种简单有效的优化模型.传统的约束TV模型,使用数据保真项为约束项,TV正则项为目标函数.本文研究TV约束的、数据分离最小(TV constrained,data divergence minimization,TVcDM)新型TV模型及其求解算法.详细推导了TVcDM模型的Chambolle-Pock(CP)算法,验证了模型及算法的正确性;分析了算法的收敛行为;评估了模型的稀疏重建能力;分析了模型参数的选择对重建的影响及算法参数对收敛速率的影响.研究表明,TVcDM模型有高精度稀疏重建能力;TVcDM-CP算法确保收敛,但迭代过程中有振荡现象;TV限对重建有重要影响,参数值过大会引入噪声而过小会模糊图像细节;算法参数的不同选取会导致不同的收敛速率. 相似文献
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构造了一种求解二维双曲型方程的基本守恒型差分格式,并证明了该格式的数值解是全变差有界的,在光滑区域具有二阶精度,按L1范数及L∞范数稳定,且其几乎处处有界收敛的极限解是微分方程的物理解。 相似文献
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针对标准中值滤波方法存在的不足,结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法,即加权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法,MATLAB实验证实两种方法均能更好地保存原始图像的细节和边缘。比较两种新方法得出以下结论:加权改进中值滤波算法对低密度的脉冲噪声去噪效果明显,对于高密度脉冲噪声去噪效果不理想,但能大大提高中值滤波的运行速度,对数字图像实时处理意义很大;加权自适应中值滤波算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能,较加权快速中值滤波算法在去噪方面有更好的鲁棒性。 相似文献
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为了去除红外图像中高斯噪声的同时,更好地保持和恢复图像的纹理边缘和细节特征,提出了基于双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪方法。该方法充分利用双密度双树复小波在图像处理上的优势:图像信息的平移不变性、图像纹理细节的多方向选择性等,基于对图像小波系数分布的假设,根据当前小波系数与其父、子小波系数的相关性,对无噪的小波系数作贝叶斯估计,以恢复无噪的红外图像,最后对去噪图像进行引导滤波,去除图像的波纹效果。实验数据显示,该方法在EPI和FSIM以及图像的视觉效果上优于部分现有算法,证明该方法在噪声去除、纹理边缘的保持和恢复上具有更好的性能。 相似文献
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针对高光谱图像的复原问题,提出了一种基于局部核范数最小化和全局L_(1-2)空谱全变差正则化的高光谱复原模型.首先,将高光谱图像划分成局部交叠的三维图块,在提高局部低秩性的同时减少核范数最小化带来的信息损失;然后,建立稀疏表达能力更强的L_(1-2)空谱全变差正则项,不仅能表示空间稀疏先验,而且还能发掘光谱稀疏先验;最后联合两者的优势,在局部上利用核范数最小化惩罚光谱低秩性,在全局上利用L_(1-2)空谱全变差约束高光谱的空间和光谱稀疏性,建立新的高光谱图像复原模型.该模型不仅能够有效去除高斯噪声、脉冲噪声、死线噪声及其混合噪声,而且减少了对噪声独立同分布假设的依赖,能部分抑制与结构相关的噪声.通过对模拟的和真实的高光谱图像进行大量的实验仿真,并与经典的基于低秩和全变差的复原方法相比,本文模型复原结果的平均峰值信噪比提高1.36 dB,平均结构性相似指标提高0.004,而Q-测度降低1.35,平均光谱角降低0.64,复原精度大幅度提高. 相似文献