基于全变分模型的新型数值实现算法

基于经典全变分(TV)模型的图像恢复框架,从局部扩散的角度,设计了一种新的应用于图像去噪的数值算法.该算法可以根据图像的局部梯度信息自适应地选取扩散系数,使边缘处扩散较弱,在平坦区域扩散较强,实现了对噪声图像的各向异性滤波处理,在去除噪声的同时保护了图像的边缘细节.最后与传统TV模型进行了实验对比,实验表明本算法性能更好,运算效率更高.     

基于边缘定向增强扩散模型的图像去噪

针对基于全变分(TV)的图像去噪模型,恢复图像存在阶梯现象(staircase)的缺点,提出了一个新的图像恢复的变分模型.定义了一个新的包含图像的边缘位置和方向信息的能量泛函,使得沿图像边缘的切线方向具有较强的平滑能力,而法线方向平滑较弱,可以较好的定位边缘.并且该模型能增强阶跃性边缘,防止因平滑造成的边缘模糊现象.试验结果表明:该模型可以部分的解决基于TV的变分模型中出现的阶梯现象,并且具有较好的去噪效果,而且它还能增强图像边缘并保持边缘的位置,其峰值信噪比(PSNR)在高噪声水平下,较其它方法提高大约1.0dB左右.     

基于改进的相关度的局部图像修复模型

TV模型在修复图像时对整个待修复图像进行迭代,文章提出了针对破损区域进行修复的局部修复模型,大大缩短了修复时间;并在有关改进方法的基础上,引入改进的相关度,使修复效果更好.实验结果表明,在迭代次数相同的条件下,该修复模型比TV模型和有关改进的TV模型的图像修复效果更好,所用时间更短.     

一种改进的全变分(TV)修补模型

目的 提出一种全变分(TV)修补模型的改进方案,而且具有良好的边缘特性,并弥补原有的TV修补模型的不能满足连通性原则的缺陷.方法 定义在图像修补区定义一种"加权全变分,即沿修补区边界法线方向的梯度分量对全变分的贡献,远大于沿切线方向的梯度分量的贡献.结果 通过对相同的受损图像,采用原有模型和改进模型作比对实验表明,文中的改进模型可以完全满足图像修补的连通性原则.结论 改进的TV模型较原始TV模型更适合于非纹理图像修复.     

基于全变差和P-Laplace模型的混合图像修复算法

图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息.将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法.提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复.实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果.     

一个新的离散TVp模型

自适应TV^p模型能有效避免TV模型的阶梯效应，但模型的非线性程度较高，求解比较困难.为了解决这个问题，利用每个像素点梯度的向前、向后差分的几何平均定义像素点的梯度模，建立了一个新的离散TV^p模型.实验结果表明，该模型能够有效降低TV^p模型的非线性程度，恢复的图像的质量比TV^p模型的更好，信噪比更高.     

TV模型的结构纹理图像修复方法

针对TV模型无法修复纹理的现状,结合改进的TV方法,提出一种新的结构纹理图像修复方法.该方法首先获取待修复区域的纹理方向,然后将,TV模型在纹理方向上差分化求解.其保留了结构修复的特征,同时可以修复"Y"形甚至"X"形结构纹理缺失.实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息.     

一种基于纹理补偿的图像恢复方法

基于TV模型的图像修复方法对非纹理图像有较好的恢复效果,但对带纹理的图像,很容易将纹理磨掉。本文从原图像中提取纹理,针对纹理作恢复处理,再将恢复后的纹理信息补偿到TV模型输出的图像上。实验结果表明这种方法大大提高了视觉效果。     

一种基于Lp范数的自适应图像去噪模型

为了克服L2范数的去噪模型不能保持图像边缘和L1范数的总变差(total variation,TV)模型容易引起梯子现象的缺陷,提出了一个基于Lp(1≤p≤2)范数的自适应模型,并且给出了自适应函数p(x,y)的构造公式.将Primal-Dual方法应用到自适应模型的求解中,给出了求解自适应模型的公式.数值试验结果表明,自适应模型在去除噪声的同时保持了边缘的信息,且能削弱梯子现象,所恢复的图像在信噪比等方面比原来的两种模型有较大的改善.     

采用CDD模型的自适应图像修复算法

在CDD模型基础上,提出了一种自适应图像修复算法,引入在不同曲率选择不同修复模型的自适应系数q,使得在大曲率时使用CDD模型,其他时候使用TV模型,大大减少了CDD模型的修复时间;引入在不同变化程度选择不同扩散方式的自适应系数p,使得在破损区图像边缘较多,即大梯度时使用接近TV的模型,而在平坦区,即小梯度时使用接近热扩散的方程,使得修复效果更佳.实验证明该算法在修复速度和修复效果上都要优于CDD模型.     

自适应Snake-TV模型在彩色图像修复中的应用

文章在整体变分模型(TV)的基础上引入蛇(Snake)模型,同时考虑待修复区域的形状,提出了自适应Snake-TV模型,并将其应用到灰度图像和彩色图像的修复,该模型能很好地保持图像的视觉连通性.试验结果表明:该算法在迭代次数相同的条件下修复彩色图像的效果比TV模型好得多;与Snake-CDD模型相比,修复效果更好,同时...     

一种基于偏微分方程的图像去噪方法

为有效去噪,基于全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型,提出一种图像综合去噪模型.该模型克服了全变分去噪模型带来的块效应以及四阶偏微分方程去噪模型在处理平滑区域时带来的不平坦现象.仿真结果表明,图像清晰度有了较大改善.     

人眼动态视觉特性分析

人眼作为电视系统的接收终端,其视沉特性直接决定着对电视系统的特性要求;也是对电视图象信号进行频带压缩处理的基础,本文基于人眼的视觉特性,提出了人眼视觉响应模型,分析了人眼动态视觉特性,分析表明,由于视觉残留的影响,人眼对活动图象的空间分辨力将降低,而对时变图象则表现为对层次的分辨力下降,其结果都降低了对单幅图象的有效息信量,从而为对视频图象信号的频带压缩提供了可能。     

基于偏微分方程的图像修复算法

针对TV模型修复算法只沿梯度垂直方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应,迭代效率低,易产生假边缘的缺点,分析比较了TV图像修复模型的性能,提出了一种改进的图像修复算法。该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,提高了迭代效率。实验结果表明,该算法与TV模型算法相比,在具有同样修复效果的前提下,避免了阶梯效应并优于TV模型的修复速度。     

基于变指数分数阶全变差和整数阶全变差的图像恢复算法

结合变指数全变差(totalvariation, TV)和整数阶TV,提出一种变分图像恢复算法。该变分问题的能量泛函主要分为三个部分:变指数p(x)的分数阶TV正则化项、整数阶TV正则化项和数据保真项。该模型中的指数p(x)是与图像的梯度信息有关的函数。在理论上,由于分数阶导数和整数阶导数的结合,使得所提方法不仅能有效地去除图像噪音,保护图像的边界高频信息,还能更好地保留图像的纹理细节等中低频信息,同时可以极大地消除图像处理中产生的阶梯效应和散斑效应。在模型的求解上,利用变分法可以简单地将极小化泛函的优化问题转化为梯度下降流方程。最后,通过模拟数据和真实数据对本文所提方法进行了验证。试验结果表明,该方法可以去除噪声的同时,有效保持边界和纹理细节,并且对噪声是鲁棒的,具有一定的实际应用价值。     

一种快速的图像修复算法

TV模型算法是目前较为流行的图像修复算法,但其修复速度慢,修复效果不是太理想.文章对TV模型进行改进,采用从外到内的修复顺序,并完全采用已知区域信息对图像进行修复,所有待修复的点仅需1次迭代便可完成修复.实验表明,在修复缺损的数字图像时,文中提出的算法与TV模型算法相比,无论是修复速度,还是修复效果,都有非常明显的提高...     

基于能量分布的自适应整体变分去噪方法

 研究了整体变分去噪的机制,提出了一种基于能量分布的自适应整体变分去噪模型,该模型继承了传统整体变分去噪保边缘的优点,并能够根据图像区域能量分布的特征,在不同区域自适应地选择相应的规整化参数,进行不同强度的去噪,在去噪保边缘的同时,较好地保持了纹理细节,在一定程度上克服了传统整体变分方法的缺点.