基于图像局域特性的自适应贝叶斯小波收缩去噪算法

在小波去噪过程中,对小波系数进行统计建模,去噪效果会得到较大的改进.该文在贝叶斯萎缩去噪的基础上,提出了基于图像局域特性自适应阈值去噪算法.实验结果表明:新的算法比传统的算法能更有效地去除噪声,获得更高的PSNR.同时,图像中的边缘也保护得更好.     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.     

基于保边函数的图像去噪

为解决传统去噪算法对图像平滑区域效果较好,但存在边缘模糊且残余噪声较大的不足,在分析传统各向同性扩散的基础上,以去噪目的为先验知识建立保边去噪模型,提出了基于保边函数的图像去噪算法.该算法对图像平滑区域进行各向同性的平滑处理,保留了传统算法的优点;对图像边缘区域进行各向异性处理克服了传统算法的边缘模糊现象.实验结果表明:基于保边函数的去噪算法具有残余噪声较小和保边性,提高了图像的PSNR和视觉效果.但是对图像中的较小边缘误作为噪声被去除.     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

基于Prewitt算子的TV图像去噪算法

分析了传统TV算法抑噪不充分的原因,为了弥补其不足结合图像空间和像素梯度提出了一种改进算法.该算法首先运用Prewitt边缘检测算子分析图像空间梯度,并对空间梯度进行抑制,一定程度上克服了传统TV算法对平坦区抑噪不充分,甚至出现虚假边缘和阶梯效应的缺陷;再结合像素梯度分析了TV去噪的迭代函数完成保边去噪.与传统算法相比,该文算法残余噪声较小且边缘保护较好,提高了图像的PSNR和视觉效果.但对图像较小纹理误作为噪声而去除.     

二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

基于小波去噪的改进型Canny边缘检测法

Canny算子边缘检测算法简单,具有很好的边缘检测性能,对于噪声污染小的图像能取得较好的效果.但对于噪声较大的图像,传统Canny算法不能在噪声抑制和边缘检测之间达到好的平衡.将小波去噪引入到Canny算法中,有效的抑制了噪声在边缘检测中的影响,提高了检测精度.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法.首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法.     

改进的ROA算法在SAR图像边缘检测中的应用

为解决传统均值比(ratio of average,ROA)算子检测SAR(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。实验结果表明,该方法的去噪性能和边缘检测效果较好。研究结论对传统ROA算法做了改进,使其更好地适用于SAR图像边缘检测。     

基于多小波去噪的NAS-RIF图像盲复原算法

采用多小波技术对模糊图像进行了去噪,再应用NAS-RIF图像盲复原算法对去噪后图像进行复原.如此算法在抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果上均有所改善.实验结果表明,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

基于SAR图像滤波的小波模糊聚类算法

针对合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波模糊聚类算法的去噪方法.该方法把信号和噪声的小波系数的分割看为一个两类模式分类问题.通过将小波系数幅值和高频子图像中的边缘信息作为聚类特征进行噪声系数分离,实现了精确分离小波系数,滤除相干斑噪声的目的.该算法不需要选择阈值和了解噪声的先验知识,有较强的数据自组织能力.实验结果表明,二维聚类滤波的信噪比提高了近8%,图像显示效果也得到了明显改善.     

基于MSTO的含噪声多传感器图像融合算法

为了解决在含噪声多源传感器图像融合中,常规滤波存在图像边缘缺失、对比度差的缺点,提出了一种基于多尺度顺序开关算子(multi-scale sequential toggle operator,MSTO)和Beamlet保边滤波算子的含噪声红外与可见光图像融合算法.首先,将多源图像通过MSTO进行多尺度分解,得到能量分量和细节分量.对于细节分量采用Beamlet保边滤波算子进行处理,保持图像边缘细节的同时滤除噪声,采用MSTO计算出能量图像的亮边缘和暗边缘并融合叠加到细节分量中,进一步增强融合图像的边缘.对于能量分量采用基于灰度值取大的融合规则.最后根据MSTO反变换对融合后的能量分量和细节分量进行重构,得到结果图像.实验结果表明,融合后的图像不但滤除了噪声,而且对轮廓和边缘细节得到较完整的提取和增强.该图像融合算法在含噪声多源传感器的融合中取得较好的效果.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

小波阈值去噪与 Sobel 算子相结合的深度图像边缘检测技术

提出一种基于小波阈值去噪和Sobel算子相结合的图像边缘检测算法。由于图像边缘部分集中的大部分信息对图像场景的识别与理解起着重要的作用,而使用传统边缘算子在边缘检测时存在一定的缺陷。因此,通过对几种传统算子的边缘检测效果进行对比,并且将几种经典滤波方法相比较,提出在进行Sobel算子边缘检测前,用小波阈值去噪法以有效降低噪声影响。理论分析和实验结果表明该方法计算量较小、边缘定位准确,适用于基于深度图像的快速三维视频编码。     

基于Sobel算子含噪低对比度图像的边缘检测方法

在分析噪声图像、低对比度图像的各种边缘检测方法及Sobel算子检测原理的基础上,提出了一种以Sobel算子为基础,应用直方图均衡化和二值化的改进算法.经实验证明,改进过的算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的优越性.     

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.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法。首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法。