非局部的可切换滤波图像椒盐噪声去除方法

针对图像被高强度椒盐噪声污染的问题, 提出一种可切换的非局部去噪算法. 首先将噪声图像切割为若干局部块作为算法的基本处理单位, 设计块的预修复过程, 以避免由于高噪声污染对局部块的干扰, 保证相似度度量和模型估计过程的准确性; 其次, 在非局部范围内构造非局部滤波器, 度量相似度并计算修复权值以进行噪声修复, 得到全方位的图像去噪效果. 实验结果表明, 该算法较传统局部信息构建滤波器的方法, 无论对低污染程度的图像, 还是高污染程度的图像, 在效果和图像衡量指标上均有一定的提升.     

非局部的可切换滤波图像椒盐噪声去除方法

针对图像被高强度椒盐噪声污染的问题, 提出一种可切换的非局部去噪算法. 首先将噪声图像切割为若干局部块作为算法的基本处理单位， 设计块的预修复过程, 以避免由于高噪声污染对局部块的干扰, 保证相似度度量和模型估计过程的准确性； 其次, 在非局部范围内构造非局部滤波器, 度量相似度并计算修复权值以进行噪声修复, 得到全方位的图像去噪效果. 实验结果表明, 该算法较传统局部信息构建滤波器的方法, 无论对低污染程度的图像, 还是高污染程度的图像, 在效果和图像衡量指标上均有一定的提升.     

数据驱动核的非局部均值滤波器改进

通过对非局部均值滤波器进行模型分析,发现其在一定程度上仍具有各向同性的缺陷,进而提出了一个数据依赖的改进滤波器算法。与原有算法相比,该算法采用数据驱动核对图像片加权,得到了更好的去噪效果。     

边缘导向的非局部均值图像滤波

传统去噪方法在处理高强度噪声干扰图像时, 往往不能有效去除噪声且在修复过程容易引入二次污染。为此, 提出一种边缘图导向的非局部图像均值滤波算法。 首先获取二阶差分边缘信息, 在非局部范围内搜索相似块, 以边缘导向图与噪声图像共同生成滤波器权值, 进而构建由边缘信息导向的非局部协同滤波框架。 与传统滤波为代表的局部线性滤波方法相比, 所提出算法能挖掘图像边缘信息并利用一种新的非局部协同滤波框架进行图像去噪, 因此增强了高强度噪声干扰环境下的边缘修复能力。 实验证明, 提出算法在高强度噪声污染的情况下, 修复的图像不仅获得了更高的测量指标, 视觉效果也更加理想。     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

分类均值—加权中值混合滤波器

研究了受混合噪声污染图像的降噪滤波问题,并提出了一种基于均值滤波和加权中值滤波的混合滤波方法,该方法将输入样本集按照某种分类方法分成若干子集,在各自子集内进行求均值,然后根据不同子集的样本个数进行加权中值滤波。经分析和计算机模拟表明,此种方法能较好地消除高斯和脉冲混合噪声的影响,并且计算简单。     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

基于非局部均值的混沌映射噪声抑制算法

提出了一种基于非局部均值的混沌映射噪声抑制算法.该算法根据混沌映射的特征,利用实验分析得出非局部均值应用于混沌映射噪声抑制时滤波参数块长、搜索区间和带宽参数的最优取值.仿真结果表明,文中算法对高斯噪声的抑制性能优于现有的相空间估计投影方法、扩展卡尔曼滤波方法和无先导卡尔曼滤波方法,能对不同噪声水平的混沌映射进行有效的噪声抑制.     

一种适合于图像细节保留的椒盐噪声滤波器

提出一种新的椒盐噪声滤除方法.通过对图像二值化,对其进行统计分析确定噪声点.仅改变噪声点的像素值,避免了中道滤波对图像细节的破坏,同时又滤除了噪声.实验结果表明,新方法可以有效去除椒盐噪声,同时很好地保护图像的细节.     

医学超声病灶图像自适应滤波器设计

该文针对医学超声图像噪声的特点提出了非线性滤波器.首先介绍了自适应中值滤波器的工作原理,然后用其与经典中值滤波器对含有不同噪声密度的肝癌超声图像进行去噪处理.实验结果对比表明：自适应中值滤波能够有效改善图像质量,在降低图像噪声的同时能较好的保持图像细节信息和视觉效果.     

环形向量非局部SAR图像降噪算法

提出一种基于环形向量的非局部SAR图像降噪算法.根据像素点的主方向提取环形向量,计算环形向量各自的特征向量.基于特征向量计算相似度权重,该方法的时间复杂度明显优于NL-Means的矩形模板匹配算法,且相似点匹配具有旋转不变性.通过仿真实验验证了该算法的计算速度和旋转不变性能,匹配效果明显优于NL-Means,降噪结果的峰值信噪比和结构相似度优于BM3D、BLS-GSM等主流降噪算法.     

一种快速的三维块匹配图像去噪方法

为了在不降低三维块匹配算法(BM3D)效果的基础上,提高其运算速度,提出一种基于积分图的BM3D的加速算法.在新的算法中,首先利用高斯滤波器对原图像进行粗去噪,再利用积分图计算块的相似性,在块的相似度计算过程中不再进行滤波.在BM3D的第二步维纳滤波中,经过对原算法计算过程进行相应的转换,也可将积分图应用于该阶段.实验表明,改进后的算法,不但保留了三维块匹配算法在去噪方面好的性质,而且运算时间缩短了近1/4.     

基于预分类的非局部被动毫米波图像去噪算法

针对被动毫米波图像的分辨率低,不具备丰富的纹理信息的特点,提出了一种基于预分类的非局部被动毫米波图像去噪算法(PBNL).利用图像梯度信息的奇异值分解获取图像的局部区域特征,根据不同的特征集将图像进行分类,并对不同的类别采取不同的去噪算法.实验结果表明,相对于非局部均值(NL-Means)算法,该方法在计算(时间)复杂度上有了明显的降低,降噪结果的PSNR值优于BM3D、各向异性去噪算法,并且在视觉上获得了更好的辨识效果.      

相位一致性加权的引导图像滤波去噪算法

针对传统引导图像滤波算法采用固定的正则化参数规整化因子造成光晕伪影现象的问题,提出一种相位一致性加权自适应规整化因子的改进引导图像滤波算法.因图像不同区域的纹理特性不同,利用相位一致性能够获取图像丰富的特征信息和精确的特征定位,对原有的规整化因子在不同区域通过惩罚自适应调整规整化因子,保证了图像降噪效果同时进一步保持边缘清晰.实验采用结构相似性因子(SSIM)与PSNR作为算法的定量评估指标.结果表明,采用相位一致性作为加权值规整化因子,有效地避免了传统引导图像滤波的光晕伪影现象,相对于传统引导图像滤波算法,降噪性能有一定提高,还能够很好地保持边缘细节信息.     

一种基于小波的图像去噪方法

利用小波变换的特点,对传统小波萎缩去噪方法进行改进,在不同分解尺度和方向上采用不同的阈值对图像进行去噪处理,取得较好效果.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合分形编码和小波编码的优点,提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为,将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码,剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明,该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应,与传统的分形编码相比,大大节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

一种快速图象中值滤波算法

提出了一种基于灰度图象的二维中值滤波快速算法。该算法每次只考虑滑动窗中移出和移入的数据，避免了传统算法中因排序所需的大量数据比较，该算法比较次数仅与前后两次窗口中值的差值成正比。     

带权重分数阶积分图像去噪方法

为了在图像去噪的同时保留更多图像的细节信息,在Riemann-Liouville定义的分数阶积分基础上,在数字信号的近似过程中引入权重参数,提出了一种通过调节权重与积分阶次并结合8个方向上的掩膜进行图像去噪的方法.实验结果表明:与传统去噪方法相比较,该方法不仅可以提高图像的峰值信噪比,而且还可以更好地保留图像纹理细节信息.     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.