小波系数局部特征的自适应图像降噪算法

在Visu Shrink和基于Bayes准则的Bayes Shrink去噪方法的基础上,提出一种基于小波系数局部特征的自适应图像降噪算法.该算法从含噪图像的HH1子带估算噪声信号的标准差,并据此优化小波分解所需的级数;然后,根据小波系数的局部特征,自适应地选择不同子带不同方向上的最佳阈值,运用软阈值函数对图像进行降噪.与传统方法相比,该方法不仅提高图像的峰值信噪比,使图像更清晰,而且具有实现简单、运算速度快的特点.     

广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

信噪局部方差自适应的小波阈值滤波

为了在去除高斯噪声的同时更有效地保持图像的边缘和细节,提出了信噪局部方差自适应的小波滤波方法.根据图像与高斯噪声的小波系数的分布特征,提出了一种信噪局部方差自适应的阈值.同时,鉴于无噪图像的小波系数具有平滑连贯性,提出一种连续的、可微的且无限逼近原小波系数的阈值函数.阈值依据信噪强度对信号系数与噪声系数进行区分,阈值函数依据阈值对小波系数进行量化处理,以去除噪声.实验结果表明,所提出的方法对图像去噪所得的PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural similarity index)值以及图像的视觉效果,相对于现有的小波去噪方法有较大的提升,在彻底去除高斯噪声同时,更有效地保持图像的边缘和细节.     

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．     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

基于正态反高斯先验模型的小波去噪算法

提出了一种基于正态反高斯先验模型(NIG)的小波去噪算法.将小波系数建模为正态反高斯分布,利用矩估计法计算每个子带内的模型参数;在贝叶斯最大后验概率估计(MAP)准则下推导出与NIG模型相对应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.实验结果表明:该算法与经典的阈值去噪算法相比,具有更好的信噪比和视觉效果.     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

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．     

形象、教师形象与教师形象学

提出了教师形象及教师形象学的基本概念,论述了建立都教师学的基本框架以及教师形象学的学科性质。     

基于被动太赫兹波图像的图像分割技术

研究被动太赫兹波图像的图像分割算法. 针对被动太赫兹波图像水平和竖直方向平滑程度不同的特点,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子,不同于传统高斯-拉普拉斯算子各向同性的特点,改进的算子在水平和垂直方向上对边缘具有不同的检测尺度. 实验表明,利用该算子可以将被动太赫兹波图像中的人和隐匿物品自动分割,能够准确、快速地对可疑的隐匿物品进行定位,使被动太赫兹波成像技术满足实际应用的需求.      

一种基于图像集的复杂场景分类方法

保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率.     

基于图像形态学对光弹性图像的预处理

在讨论和分析图像形态学原理和几种基本运算的效果基础上,提出了将图像形态学技术应用到光弹应力分析中。利用VisualC 实现了必需的形态学算法,对采集到的光弹性图像进行去噪、骨架化等形态学预处理,较好地反映原光弹条纹图特征,得到了优质的条纹骨骼线,对干涉条纹的中心有较好的识别效果。确保光弹分析后续工作的进行。     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

图像处理技术中的图象硬拷贝输出

本文探讨了计算机图象处理过程中图象的打印机硬拷贝输出方法,通过C语言编制的软件,实现了实时输入图象在点阵式打印机上以3比特灰度级、多种不同尺寸、正反两个方向输出,获得了较好的打印效果。     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

有雾图像和沙尘图像增强算法

针对有雾图像和沙尘图像存在色差、 清晰度较差的问题, 提出一种有雾图像和沙尘图像增强算法. 首先, 在Lab颜色空间用灰度世界算法解决沙尘图像的色差问题, 将调整色差后的沙尘图像与有雾图像转换到HSV颜色空间, 分别提高图像的饱和度和对比度; 其次, 用Laplace算子检测图像的模糊程度, 对于模糊度较高的图像, 用基于加权最小二乘滤波算法去除图像的模糊特征, 进一步提高图像可见度; 最后, 与现有的去雾算法和沙尘增强算法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法可以更好地恢复图像的色彩, 并有效提高图像清晰度.