一种各向异性扩散图像去噪的方法

在用各向异性扩散的方法对图像去处噪声的过程中，有时要预先对图像进行平滑处理，再进行各向异性扩散，本文提出了一种对图像预先平滑的方法，并用实验验证了该方法的有效性。     

基于各向异性扩散的SAR图像斑点噪声滤波算法

在SAR(Synthetic Aperture Radar)图像噪声抑制处理中,为了有效地保持图像边缘,作者在斑点噪声去除的各向异性扩散模型(SRAD模型)的基础上,提出了一个基于各向异性扩散的SAR图像斑点噪声滤波算法.该算法对应的扩散系数从理论上满足Charbonnier 等人提出的构造扩散系数准则,同时该算法能够通过对边缘直方图上累计百分比和相对信噪比阈值进行调节来得到一系列不同的滤波效果,从而满足不同的应用需求,如绘图、高分辨率或细节丰富的处理结果.实验结果表明,与传统的方法相比,该算法不论从噪声去除能力、边缘和纹理保持能力上,还是从视觉评价效果来看,都具有一定的优越性.     

一种改进的偏微分扩散方程的医学超声图像去噪方法

研究了偏微分扩散方程在医学超声图像去噪中的应用。首先对各向异性扩散模型的进行分析,为了更好地去除噪声并保留图像的边缘等重要信息,提出了构造新的各向异性加权系数和优化的迭代次数的改进方法,并通过实验证明可达到更好的去噪效果。     

基于各向异性扩散的图像去噪并放大

本文从各向异性扩散图像去噪方法出发,在偏微分方程有限元方法的基础上,提出一种图像复原并放大的 算法,实验表明该算法比中值滤波后插值所得图像的主、客观质量要好。     

一种基于核函数的各向异性扩散图像去噪算法

分析了各向异性扩散去噪模型优缺点,针对PM模型不能有效区分噪声和边缘,提出了一种基于核函数的各向异性扩散去噪模型。在该模型中,把图像中噪声与边缘在低维空间的非线性区分关系转变为高维特征空间的线性关系,利用核函数获得高维空间的扩散函数。实验中分别与PM模型、Cattle模型比较分析,证明基于核函数的扩散模型在去除噪声的同时,更好地保留图像的信息,且峰值信噪比最高,去噪性能最优。     

一种改进的自适应图像去噪算法实现

数字图像在形成、传输和处理过程中,往往不可避免的存在噪声污染。因此去噪是数字图像处理的重点也是难点,需要提出一种更加行之有效的去噪算法。针对于传统软硬阈值的缺陷,本文提出一种将改进的的小波阈值去噪法与自适应中值滤波相结合的新的去噪方法。小波阈值去噪即确定一个合适的阈值,对分解的小波系数进行阈值化处理,滤除噪声的小波系数,而保留信号的小波系数。该算法相对于传统软硬阈值的峰值信噪比(PSNR)的提高百分比分别达到了16.32%和8.95%,去噪效果非常理想。该方法较之以往的去噪方法,峰值信噪比有了明显的提高,同时能够有效保留边缘及细节特征。     

一种改进的各向异性扩散去噪算法

平滑图像中的噪声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,为了有效地实现保边缘平滑,在各向异性扩散模型和含有噪声的图像数据统计特性的基础上,提出了一个能自适应地获取参数的各向异性扩散去噪模型。该模型针对不同程度的噪声图像采用不同的参数值。实验结果表明,改进后的各向异性扩散模型的性能优于Perona-Malik模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型。     

基于各向异性扩散方程的超声图像去噪与边缘增强

超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息.然而,超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别,病情诊断及定量分析造成不利的影响.本文利用局部坐标变换,边缘、局部细节的一、二阶法向导数和双曲正切函数,结合各向异性扩散方程,提出了一种超声图像去噪与边缘增强算法:可以在去除噪声的同时,保持重要的边缘、局部细节和超声回声亮条.理论分析和实验结果表明了本文算法的有效性.     

基于VB与MatrixVB的各向异性扩散图像滤波方法实现

针对Visual Basic数值计算能力和图像处理能力的不足,不利于系统开发,介绍各向异性扩散方法的原理及其基于VB和MatrixVB的实现,编制了具有Windows界面和图形处理功能的各向异性扩散图像滤波程序.该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面开发方面优势结合起来,缩短了软件的开发周期.软件测试结果表明,计算方法正确,方法稳定可靠,算法设计优化,所开发的应用软件具有界面友好,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足图像滤波的要求.     

一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。     

结合Contourlet变换的各向异性扩散图像去噪

提出了一种结合Contourlet变换的各向异性扩散图像去噪算法.结合Contourlet变换和各向异性扩散的优点,通过Contourlet变换得到图像不同尺度的Contourlet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析基础上新的各向异性扩散算法.实验表明,新算法能够获得良好的视觉效果并且有效地提高了去噪图像的PSNR值,同时避免了传统的各向异性扩散出现的阶梯效应,更好地保留了图像的纹理和细节.     

基于8方向的数字图像去噪算法研究

由于受到成像方法等因素的影响,数字图像的边缘、细节等特征常常淹没于噪声信号中,给后续的图像特征提取、图像匹配等图像处理带来很大困难。因此,对图像进行去噪具有十分重要的意义,图像去噪也成为数字图像预处理中的关键步骤。首先介绍了中值滤波、维纳滤波、小波滤波的原理,针对中值滤波在图像去噪中存在的不足,提出新的数字图像去噪方——基于8方向的数字图像去噪方法,并通过实验仿真验证了其有效性。     

红外图像WBC变换方向内和尺度间降噪

针对传统图像降噪算法不能很好处理含噪红外图像的问题,本文分析红外图像在WBC变换后邻域系数相关性将广义CB形态学应用于邻域系数降噪,并结合基于尺度间相关性的自适应阈值降噪,提出一种基于WBC变换邻域系数相关性和尺度间相关性的红外图像降噪算法。仿真结果表明,该方法相比Bayes估计降噪、WBC尺度间硬阈值降噪和WBC尺度间自适应降噪获得了更好的SNR提升,其SSIM值也更接近于1。     

基于改进的各向异性SUSAN算法的MEMS微结构图像滤波

为了改善在滤除微机电系统微结构图像的噪声时导致边缘模糊的问题,提出了一种改进的各向异性SUSAN滤波算法。该方法用独立强度传播模型决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与核值的差构成的局部均值构成SUSAN滤波器的自适应阈值,从而构建出各向异性SUSAN滤波器。该算法在平滑图像同时能保持图像的边缘特征。结果表明,各向异性SUSAN滤波器能够很好地降噪并保持图像的边缘信息。     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪问题是一个古老的难题,也是当前研究的热点问题,而图像小波去噪算法在图像去噪方面虽然已取得了一定进步,但在这一领域仍然有许多问题需要研究,为了进一步提高图像去噪质量,改善图像视觉效果。在此通过在小波阀值萎缩法、基于混合模型的小波去噪法、小波去噪与其他算法相结合的三类方法中分别选用了三种典型算法即VisuSh?rink法、基于高斯混合模型小波去噪法、中值滤波与小波去噪相结合的算法,对当前基于小波变换图像去噪这三类典型问题进行了研究。研究表明对于单一的噪声,用相应某种算法,就可能取得较理想效果。而对于混合噪声,单独的一种算法取得的效果是比较差的,只有采用几种算法相结合才能取得较好的效果,因而在此也为图像去噪指明了以后的研究方向。     

一种改进的自适应分数阶积分图像去噪算法

为了改善图像去噪的效果,提出一种基于分数阶积分和中值滤波的改进自适应图像去噪算法,首先利用自适应中值滤波算法(Ranked-order Based Adaptive Median Filter,RAMF)中的噪声判别条件来检测噪声点,然后利用"噪声边缘"判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测,同时根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次,最后将检测出的噪声点进行自适应的分数阶积分滤波去噪。与传统的分数阶积分去噪算法相比,该自适应算法有效地保留了被错误误去除的图像边缘点,并且实现了分数阶积分的阶次自适应化,在去除噪声的同时很好地保留了图像的边缘及纹理细节信息。     

Spectral-spatial adaptive and well-balanced flow-based anisotropic diffusion for multispectral image denoising

Anisotropic diffusion can provide better compromise between noise reduction and edge preservation. In multispectral images, there exist different spatial local structures in the same band. Therefore, the levels of smoothing of anisotropic diffusion process should conform to both of image spectral and spatial features. In this paper, we present an effective denoising algorithm by integrating the spectral-spatial adaptive mechanism into a well-balanced flow (WBF) based anisotropic diffusion model, in which an adjustable weighted function is introduced to perform the appropriate levels of smoothing and enhancing according to different feature scales. Moreover, we make the fidelity term in the model to be adaptive by replacing the original noisy signal with the last evolution of the smoothed image. Consequently, the proposed algorithm can better control the diffusion behavior than traditional multispectral diffusion-based algorithms. The experimental results verify that our algorithm can improve visual quality of the image and obtain better quality indices.     

几种图像去噪算法的应用分析

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。从图像的噪声类型和去噪意义出发，讨论了均值滤波、中值滤波和小波变换三种常用的图像去噪方法，并对其去噪效果进行了对比分析，得出了三种方法各自的适用性特点。     

基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

针对Contourlet变换子带系数相关的特性,对图像去噪的阈值进行了研究,提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的子带系数,再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明:这种方法提高了图像的PSNR值,增强了去噪后图像的视觉效果,而且更好地保留了图像的边缘信息。     

基于非线性复扩散耦合冲激滤波器的图像放大算法研究简

为了提高放大算法的适应性,采用改进的非线性复扩散和自适应冲激滤波器,提出了一种图像放大方法。根据像素局部方差进行自适应改变扩散门限,扩散图像的虚部除以扩散时间以消除扩散时间的影响,特别是初期扩散近似线性扩散的特性,得到改进的复扩散模型耦合冲激滤波器进行无噪图像放大。对于噪声图像放大,根据像素局部方差进行自适应非线性复扩散,耦合局部方差约束的冲激滤波器增强模糊的图像边缘和细节。自适应非线性复扩散通过局部方差和图像二阶导数相结合分辨边缘和噪声,对噪声进行平滑的同时保持边缘,克服了复扩散不能分辨噪声和边缘的缺陷,同时保持复扩散保护斜坡结构,免除阶梯效应的优点。仿真实验验证了所提算法不仅对无噪图像有较好的放大效果,而且对一定范围的噪声图像也有较好的放大效果。