基于双树复小波域HMT模型的煤燃烧火焰图像去噪

锅炉煤燃烧火焰图像中存在的噪声会对后续的特征提取和温度重建造成不利的影响.为更有效地去除锅炉煤燃烧火焰图像中的噪声,文中提出了一种基于双树复小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的锅炉煤燃烧火焰图像去噪方法.首先对含噪火焰图像进行双树复小波变换,然后依据HMT模型分别对双树复小波系数的实部和虚部进行建模,并采用期望值最大算法来估计模型参数,接着利用贝叶斯最小均方误差准则来估计无噪双树复小波系数,最后通过双树复小波逆变换得到去除噪声的火焰图像.实验结果表明,与小波域VisuShrink阈值法、基于小波域或Contourlet域HMT模型的方法相比,文中方法能够有效地抑制噪声,获得较高的峰值信噪比.     

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.     

基于小波域非对称广义Gauss分布纹理的SAR图像盲去噪

SAR图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义,结合非对称广义Gauss分布提出了新的Wiener滤波算法.首先广义Gauss分布函数被推广到非对称广义Gauss函数,用来描述SAR图像纹理特征.利用该纹理模型,由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差.实验表明非对称广义Gauss分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息.     

加密图像的开关中值滤波去噪算法

图像数据有时有必要交给第三方设备进行处理。为了保护图像安全,需要对图像进行加密及进行加密域图像处理。在此背景下,提出了一种新的加密域图像处理算法。图像拥有方采用一种分块置乱像素位置的加密算法对噪声图像进行加密,再传送给图像去噪方对加密的噪声图像进行开关中值滤波处理,最后图像接收方通过密钥恢复像素位置得到解密后的去噪图像。在MATLAB平台下进行了算法仿真设计,并测试了典型图像的去噪效果,实验结果表明,该算法在保护图像安全的前提下,能有效地去除图像的噪声点,保留图像的非噪声点,去噪性能较好。     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

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.     

基于小波域混合状态隐马尔科夫树模型的文本图像子带分割算法

针对文本图像提出了一种基于小波域混合状态HMT（Hidden Markov Tree）文本图像子带分割算法．该算法在充分考虑经二维小波变换后各子带之间相关性的同时，分别对背景、文字、图片三种纹理建立了不同状态的HMT模型，并且通过计算机仿真实验说明了陔算法的有效性。     

新的改进IDCT_DWT域的可逆可见水印方法

基于密钥的水印预处理模板和相应的嵌入函数在新的改进整数DCT_DWT实现水印的嵌入和原图像的恢复,同时比较了该方法在DWT域的效果.实验表明,在这种改进整数DCT_DWT域,能得到高质量的恢复图像,相对于原始图像的峰值性噪比比在DWT域的大,恢复图像的质量更好.     

基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪

在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像的视觉效果.实验结果表明:相比使用小波-轮廓波加上Cycle Spinning去噪,本文算法的峰值信噪比提高2 dB,相比使用BLS-GMS去噪,本文的算法抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善.     

三维测量中基于脊波变换的图像预处理及拐点检测

图像预处理及拐点检测研究是基于计算机技术三维测量研究的重要内容之一。提出基于傅立叶变换去模糊并结合有限离散脊波变换实现去噪的图像预处理方法,并在此基础上利用拐角测度法实现拐点检测。通过仿真实验把建议的算法同常用预处理后的典型检测算法作深入的比较研究,结果表明该算法具有较高的鲁棒性、较小的误判宰以及丢失率等优点。     

有约束最小平方复原在图像复原中的应用

获取图像的过程中光学系统的像差、大气扰动、运动、散焦和系统噪音等因素会导致图像质量的下降即降质,会造成图像的模糊和变形。该文对图像复原所用的逆滤波、维纳滤波、约束最小平方复原原理进行了论述。维纳滤波复原图像需估计未退化图像和噪声功率谱,在实际中图像和噪声功率谱的比值很难估计,而信号和噪声的方差和期望容易获得,文章论述了在知道信号和噪声的方差和期望情况下实现对退化图像复原的有约束最小平方复原方法的基本原理。并通过实验仿真证明约束最小平方复原在参数选择适当的情况下复原效果优于维纳滤波。     

基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

基于分区的改进维纳滤波图像复原

图像复原技术是图像处理技术中的关键研究内容。由于相机散焦、相机与目标相对运动和噪声等诸多因素的影响,图像质量有所下降。本文针对经典维纳滤波复原方法存在的局限性,提出一种基于分区的改进维纳滤波复原方法。在视觉效果上,该方法不仅可以很好地削弱伪像和抑制噪声,而且能够保持图像边缘。对使用经典方法及改进方法的复原的图像进行进行峰值信噪比评价,结果表明改进方法的峰值信噪比较传统方法有所提高。     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms

A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decomposition with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite image into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional textures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use.     

用二元树复小波变换法实现离焦图像的半盲复原

提出了一种基于二元树复小波变换和神经网络的半盲离焦图像复原算法，首先利用二元树复小波变换和特征值分解提取图像的特征矢量，将该矢量用来训练小波神经网络，利用训练好的网络估计离焦模糊参数.由此获得点扩展函数，用Wiener滤波完成图像的复原.实验结果表明，该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像.     

基于小波域HMT模型的图像复原

小波域隐马尔可夫树（HMT）模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度呈指数衰减的特性.提出了基于小波域HMT模型的图像复原算法作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用共轭梯度法对其进行求解.实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有显著的提高.     

基于神经网络的降质图像恢复

以基于离散Hopfield神经网络的图像恢复模型为基础,研究基于神经网络解决降质图像恢复问题. 从Toeplitz循环矩阵和模拟退火算法等二个方面对该算法进行改进,使时间复杂度和空间复杂度大大降低,同时提高了图像的恢复效果. 实验表明,改进算法对于降质图像恢复是有效的,比传统的逆滤波、维纳滤波方法具有更好的峰值信噪比.     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理,来对模糊图像进行复原。此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程,减少运算时间,在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果。