基于改进三维块匹配滤波的图像去噪算法

为了有效滤除樱桃图像在获取过程中混杂的不同噪声,保障图像识别与机器自动采摘时良好的图像信息质量,提出一种改进三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering, BM3D)的图像去噪方法.首先,在三维块匹配滤波的基础估计阶段构建自适应中值滤波处理器,滤除图像中部分椒盐噪声,并改进优化硬阈值、滑窗步长及三维硬阈值等关键参数快速滤除高斯噪声;其次,在基础估计阶段与最终估计阶段之间引入中值滤波,最大限度地去除图像中剩余的混合噪声;最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性,并对比分析改进前后算法的归一化均方误差、峰值信噪比、信噪比改善因子及结构相似性等性能.结果表明,改进的BM3D方法在保持好樱桃图像细节信息的同时,能有效去除高斯噪声和滤除大概率椒盐噪声,且随混合噪声干扰的增强,所提算法的去噪性能更佳且优于其他滤波方法.     

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.     

基于块聚类匹配与PCA的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理领域的重要研究方向,局部块匹配和主成分分析法是图像去噪处理的重要手段,传统的块匹配算法只在固定的窗口范围内进行一次相似度的块筛选,这种搜索方式保留了图像的局部特征但对纹理的保护较差,图像存在失真模糊的现象.为解决这一问题,将聚类匹配和局部筛选相结合,通过聚类类别对样本块进行进一步筛选,同时对匹配窗口的...     

基于抗白噪声理论的支持向量机

支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法.具有泛化能力强,全局最优等特点.我们针对于传统的支持向量机算法忽略了当采取的训练集中有噪声干扰的情况,通过改造原有的经验风险和调节核函数中的参数,达到抑制或者减弱随机噪声干扰的目的,并具体地给出了抗高斯白噪声的支持向量机模型.     

基于GMS和块匹配的运动估计特征匹配算法研究

针对运动估计中传统特征匹配算法存在匹配时效性差、精度不高等问题,提出一种基于块匹配搜索的改进网格运动统计算法.首先提取ORB特征点并将图像划分网格;然后计算网格内各特征点的运动平滑约束度,并以此作为准则确保匹配精度;最后采用块匹配菱形搜索算法进行特征匹配筛选以提高匹配速度.仿真试验结果表明:相较于随机抽样一致算法,特征点保持数量为500时匹配效率提升24.6%,匹配速度提高42.9%;与ORB-SLAM2算法相结合用于连续运动估计时,单帧耗时0.13 s,实时性较好.     

基于Matlab的图像去噪可视化系统设计

设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声,讨论和比较了均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、维纳滤波和小波阈值滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.     

一种改进的小波域图像去噪法

在小波阈值去噪方法的基础上,提出一种块匹配及小波变换技术相结合的图像去噪法,首先估算含噪图像的噪声方差,然后对图像进行分块匹配,构造各相似块的三维数据组,对其进行3D小波变换,再以噪声方差迭代形式,获得最佳软硬阈值对高低频系数分别做去噪处理,最后对低频DC系数做细节锐化运算。仿真结果表明,本算法既能有效地减轻图像中噪声,又具有较好的形状和细节保持能力,在图像的信噪比和主观视觉上都优于传统的软阈值、硬阈值、中、均值滤波去噪法。     

平移不变自适应块阈值图像去噪算法

为有效抑制图像阈值去噪产生的伪吉布斯现象,提出了平移不变自适应块阈值图像去噪算法(ABTTI).即,首先在小波域中将小波系数分成子块,然后利用块平移不变性、块阈值自适应性,并采用本文提出的基于子块能量的自适应阈值方法计算分块阈值.利用3种经典测试图像,与软阈值、块阈值等算法进行对比,结果证明ABTTI算法不仅具有好的去伪影性能,而且可以获得更高的峰值信噪比和计算效率.     

基于双边滤波-BM3D算法的GPR图像去噪

为了增强地质雷达(GPR)图像,将双边滤波和三维块匹配算法(BM3D)相融合,提出了一种联合去噪算法.同时,研究了不同方差下的峰值信噪比,并采用最大化真实图像和估计图像之间的结构相似性对去噪后的图像进行了客观评价.实验结果表明,与单一的去噪算法相比,联合去噪算法能够更好地保持地质雷达图像中缺陷目标体边缘的完整性,具有较...     

基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

联合多尺度块匹配的非局部均值去噪算法

针对非局部均值（Non-Local Means, NLM）图像去噪算法易产生伪影与平滑细节的问题,提出一种联合多尺度图像块匹配的像素相似性测度,提高NLM算法去噪性能。首先,研究与分析了加权欧氏距离与欧氏距离两种相似性度量以及图像块尺寸设置对NLM算法的影响。其次,通过引入图像特征信息并利用K-means聚类方法将图像划分为平坦区域和包含边缘与纹理的结构区域,对每个类别中的像素点,联合两种尺度图像块匹配计算像素的平滑权重。最后,优化了算法的滤波参数。实验结果表明,提出的算法在噪声去除与细节保持方面明显优于经典的NLM算法,相比其他改进的NLM算法也有优势。     

一种基于图像特征块匹配的电子稳像算法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定算法。该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作。在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波。试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求。     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.     

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.     

基于小波变换的图像去噪技术

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。本文全面介绍了小波变换在图像去噪中的应用现状和方法分类,并对当前存在的几类去噪方法进行了分析比较,以利于对该领域的进一步研究。     

一种简单的基于矢量量化的方块编码方案

通过对矢量量化优缺点的分析，提出了一种简单的基于矢量量化的方块编码方案，首先经过预实验确定方块分割方法，然后抽取各方块的均值进行标量量化，再对方块中剩余的值进行矢量量化，实验表明此方案的效果很好，而且它的算法简单，易于硬件实现。     

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法,根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标。仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力。     

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.     

基于补偿区域的块匹配算法研究与实现

利用块匹配算法实现抖动视频序列稳定是现代电子稳像技术的发展方向之一,传统块匹配算法采用全局搜索策略,计算精度较高,但是系统延迟也高,不利于算法的推广应用.通过对传统算法的研究知道,传统块匹配算法在经行稳像前要预留一定的补偿区间,而补偿区间的大小直接影响到了稳像算法的效果,特别是低延迟性.通过实验仿真验证,在视频抖动幅度较小时,改进了传统算法对补偿区间的要求,改进后的算法不仅可以有效降低系统延迟,而且稳像效果良好.