基于Directionlet变换的遥感图像降噪算法研究

提出一种有效的基于Directionlet变换的Bayesian最大后验估计实现遥感图像降噪算法。首先采用具有多尺度、多方向特点的Directionlet变换对含噪遥感图像进行分解,然后根据先验信息和噪声系数分布设计最大后验估计算法实现相干斑噪声的去除。实验结果表明,提出的算法与传统降噪算法相比不仅原始图像的边缘和纹理信息可保留,而且可获得更好的降噪视觉效果。     

基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯白噪声,提出一种基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪算法.首先,将含噪遥感图像通过剪切波变换多尺度分解得到不同子带,利用剪切波域下高斯白噪声系数的统计关系估计去噪阈值;其次,计算高频子带的拟合优度检验统计量,将统计量与去噪阈值相比较进行去噪;最后,对系数矩阵进行剪切波逆变换重建去噪图像.仿真实验结果表明,该算法能有效去除遥感图像中的高斯噪声,保持图像的边缘纹理信息,并且在不同噪声水平下,均获得了较高的峰值信噪比,其中与剪切波阈值去噪算法相比平均提高0.33 dB.     

基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声.实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷.     

基于改进的MCA和K-SVD的图像稀疏表示去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,传统的图像去噪方法是基于小波阈值变换的,其去噪效果较好,但容易丢失细节信息,导致边缘模糊,针对传统去噪方法存在的不足,本文提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和K奇异值分析(K-SVD)的图像去噪方法.考虑到传统的MCA算法对图像的稀疏性要求较高,本文通过求解最接近l1范数的若干次优解和最小l1范数解进行加权叠加,并将结果作为源信号的估计,改进了传统MCA算法中对图像稀疏性的高要求,提高了对源信号估计的精度.本文方法首先采用改进的MCA算法将含噪图像划分为平滑部分、纹理部分和边缘部分;然后对平滑的结构部分采用小波阈值去噪,并利用改进的K-SVD去噪算法对纹理部分和边缘部分进行自适应去噪,最后将三部分合起来得到最终去噪图像.实验表明,该方法相比于传统的图像去噪方法能够更好地滤除噪声,保留图像的细节特征和边缘信息,获得更高的峰值信噪比值.     

Richardson-Lucy与调制核相结合的图像复原方法

针对模糊含噪图像,提出了一种新的图像复原方法.该方法通过将调制核算法和Richardson-Lucy算法相结合,先对模糊含噪图像运用调制核算法去噪,提高图像的信噪比,然后运用Richardson-Lucy迭代算法复原图像.克服了单纯使用Richardson-Lucy复原算法由于反复迭代所带来的噪音放大问题,并通过实验进行了验证,发现该方法能够使复原效果得到明显改善.     

基于改进数学形态学的含噪图像边缘检测

针对传统的边缘检测算法对含噪图像的检测效果不理想,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法首先采用多尺度双结构元素形态学进行滤波去噪,再利用改进的多尺度多结构元素形态学边缘检测算子进行图像边缘提取。实验表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,对含噪图像的边缘检测效果良好,提取的边缘清晰且平滑,边缘定位精度高。     

基于高斯比例混合模型图像Curvelet域去噪

提出了一种基于高斯比例混合模型的图像Curvelet域去噪算法,改善了图像的去噪效果.首先对图像进行Curvelet变换.然后建立系数邻域的高斯比例混合模型.最后在模型基础上用贝叶斯最小二乘估计方法对系数进行估计.算法有效结合了Curvelet变换对图像边缘的高效表示能力和高斯比例混合模型对邻域系数相关性的概括能力.实验结果表明,在主观视觉上.该算法对图像边缘进行了很好的保护;在峰值信噪L-'c上较其他算法也有所改善;特别是对纹理细节比较丰富的图像.去噪效果更加明显.     

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...     

图像去噪算法研究

为提高数字图像的可读性,对图像去噪算法进行研究。分别采用均值滤波器、中值滤波器及自适应的维纳滤波器对图像进行去噪仿真,同时采用非下采样剪切波(NSST)对相应的含噪图像进行处理。经过实验仿真和均方误差的比较,NSST对含噪图像的去噪具有一定的有效性。     

一种改进K-奇异值分解稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

一种改进K-SVD稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

小波域中基于模糊的图像去噪方法

在图像去噪方法中,信号局部方差估计的准确性对去噪效果起至关重要的作用．根据图像小波系数与邻近点的相关性,把模糊（Fuzzy-based）函数用于估计信号的局部方差,根据局部噪声变化自适应地去除噪声．仿真表明,提出的局部方差估计算法FLAWML的去噪效果相对其他算法有较好的改善,保存了图像的边缘细节,增强了图像视觉效果．     

矢量中值滤波在细胞彩色图像去噪中的应用

在一般图像中值滤波去噪的算法基础上,针对细胞医学图像处理的特点,用彩色图像的矢量中值滤波算法对细胞图像进行去噪处理.去噪过程使用窗口长度变换和同窗口多次迭代两种方式进行实验,结果表明,采用矢量中值滤波算法的同窗口多次迭代方式能够取得良好的去噪效果.     

MATLAB二维小波图像消噪

本文将应用MATLAB小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理，并以一RGB图像的消噪为例，对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计。     

基于NSCT的含噪图像边缘检测算法

为提高含噪图像的边缘提取性能,本文提出基于NSCT的含噪图像边缘检测算法。该算法先利用硬阈值方法去除各子带中的噪声信息,然后对得到的高频图像进行自适应阈值法处理得到高频边缘信息,利用对低频图像提取的低频边缘图像对高频边缘图像进行补偿,得到最终的边缘图像。实验结果表明提出算法在不同噪声密度下均能获得良好的边缘检测效果,验证了提出方法的有效性和优越性。     

改进的暗通道运动图像盲复原方法

盲复原方法对于解决现实中图像运动模糊问题具有实用性,而目前运动图像盲复原算法普遍存在图像局部细节丢失、模糊核估值不够准确、复原图像存在噪声与振铃效应的问题。对此,提出了一种在多层交替模糊核框架下的分数阶暗通道点扩展函数估计模型,引入分数阶暗通道先验,在多尺度迭代框架下获取更精确的模糊核估值,降低模糊核估计时图像噪点的干扰,实现模糊图像较高质量的复原。通过实验客观评价指标与主观人眼视觉验证盲复原方法的有效性。     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘； 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

热传导PDE和Richardson-Lucy相结合的图像恢复方法

针对模糊含噪图像的恢复问题,提出了一种新的图像恢复方法﹒该方法通过将热传导型偏微分方程(PDE)和Richardson-Lucy(R-L)算法相结合,先对模糊含噪的降质图像用热传导PDE的方法进行去噪,用来提高图像的信噪比;然后在噪声减弱的情况下用R-L迭代算法恢复图像﹒实验结果表明,与传统的R-L算法和均值滤波后R-L方法相比,本文方法能抑制振铃效应的传播及图像噪声的进一步放大,且在峰值信噪比(PSNR)数值上改进1~2 d B﹒