基于双边滤波与离散余弦变换的NLM去噪算法

针对非局部均值去噪算法(NLM)易造成图像边缘模糊问题,提出了一种基于双边滤波和离散余弦变换的改进算法。该算法将双边滤波中的像素空间邻近函数与NLM算法的权值函数相结合,提出新的权值计算公式进而保护图像细节;利用离散余弦变换能量集中特性来计算像素相似性权值进而提高运算速度。首先将图像分割成子块,对子块进行离散余弦变换,然后在得到的离散余弦变换系数矩阵中筛选数据,最后用新权值计算公式在经筛选的离散余弦变换系数矩阵中度量像素的相似性。实验结果表明,与原NLM相比,该算法更好地保护了图像边缘细节特征和结构信息,峰值信噪比最大提高了1.4 d B,证明本文的算法去噪效果更佳。     

联合多尺度块匹配的非局部均值去噪算法

针对非局部均值（Non-Local Means, NLM）图像去噪算法易产生伪影与平滑细节的问题,提出一种联合多尺度图像块匹配的像素相似性测度,提高NLM算法去噪性能。首先,研究与分析了加权欧氏距离与欧氏距离两种相似性度量以及图像块尺寸设置对NLM算法的影响。其次,通过引入图像特征信息并利用K-means聚类方法将图像划分为平坦区域和包含边缘与纹理的结构区域,对每个类别中的像素点,联合两种尺度图像块匹配计算像素的平滑权重。最后,优化了算法的滤波参数。实验结果表明,提出的算法在噪声去除与细节保持方面明显优于经典的NLM算法,相比其他改进的NLM算法也有优势。     

一种带约束搜索窗的非局部平均相干斑抑制算法

为了提升非局部平均(NLM)滤波对合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种带约束搜索窗(RSW)的NLM抑斑算法RSW-NLM。首先估计搜索窗内像素灰度分布概率密度函数的极大值,并将极大值对应的像素作为聚类中心;然后利用均值比形成的相似性测量函数对搜索窗内各像素进行聚类划分,进而通过保留中心像素所属聚类,形成一种限制与中心像素相似性偏低的像素参与NLM滤波的带约束搜索窗;最后,在带约束搜索窗内实施由局部均值比和变差系数构建的适应SAR图像乘性相干斑噪声的NLM滤波。实验结果表明,RSW-NLM算法与SAR图像三维块匹配算法、基于变差系数的NLM算法以及基于均值比的NLM算法相比,在充分抑制了相干斑的同时,有效保护了边缘、细节等信息,尤其是灰度值接近的弱边缘,其等效视数提高2%以上,边缘保持指数提高1%以上。     

双重自适应非局部均值图像去噪算法

针对非局部均值算法对边缘去噪能力较差的缺陷,提出了一种新的自适应非局部均值去噪算法。一方面利用基于均方误差最小化准则的主动匹配,以确定两图像块之间的最佳匹配形状与尺寸,进而得到较为鲁棒的相似度估计。另一方面,利用局部Hessian矩阵特征值判断图像块类型,并据此进行滤波窗口尺寸的自适应调整。细致分析与仿真结果表明,新算法有效克服了原始非局部均值算法存在的边缘去噪能力较差的问题,综合去噪性能达到甚至超过了最新的自适应非局部均值算法。     

基于自适应搜索窗的非局部均值去噪算法

提出了一种采用局部多项式近似—置信区间交叉(Local Polynomial Approximation and Intersection of Confidence Intervals,LPA-ICI)技术的自适应选取搜索窗的非局部均值图像去噪算法.首先采用LPA-ICI寻找当前像素所在的同质区域,然后将该同质区域设定为当前像素的自适应搜索窗.自适应搜索窗内的像素与当前像素在灰度值以及几何结构上均呈现出"同质"性,对当前像素的估计值更接近真实值.定性与定量实验结果表明:相比于形状和大小固定的搜索窗,自适应选取搜索窗的非局部均值去噪算法能取得更好的去噪效果,对图像中边缘和纹理细节信息具有更好的保护能力.     

基于离散余弦变换的非局部均值滤波算法

要非局部均值(non-local means,NLM)去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而,当噪声水平较高时,NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值,影响图像的去噪效果。针对上述问题,结合离散余弦变换(discrete cosinetransform,DCT)提出了基于DCT的非局部均值滤波算法。首先,利用DCT的低频系数重构图像,以达到滤除部分噪声的同时保护图像的主要内容。其次,利用重构图像较准确地计算图像块之间的相似度权重值,将NLM去噪算法用于噪声图像。实验结果表明,该算法能够得到较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和更好的视觉效果。     

基于边缘检测的高斯噪声滤波算法

针对传统去噪方法在滤除高斯噪声时导致图像边缘细节模糊的情况,提出一种基于边缘检测的去噪算法。先用Canny算子检测图像边缘,对边缘部分用K近邻平滑滤波器去噪,再对非边缘区域像素用改进的加权均值滤波器去噪。该算法具有较好的边界保持效果,与同类去噪算法相比具有更高的峰值信噪比。     

保持纹理细节的自适应非局部均值图像降噪

主邻域字典(principal neighborhood dictionaries, PND)非局部均值(nonlocal means, NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis , PCA)的有效图像降噪方法, 但因其未能充分利用图像的内容结构信息, 对纹理细节较多区域的降噪效果较差. 改进PND 方法, 实现基于PCA 的自适应非局部均值降噪. 根据图像局部内容调整滤波参数h, 得到动态变化的像素间相似权值. 实验结果表明, 该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息, 降噪效果优于非自适应的PND 方法.     

纹理保留的PCA非局部均值改进降噪方法

针对PCA-NLM去噪方法容易丢失图像纹理细节的问题,提出一种基于纹理特征描述的改进PCA非局部均值去噪方法.基于局部结构张量的边缘纹理描述将图像划分为平坦区、边缘区和纹理区,根据边缘纹理特征值自适应地选取PCA维数和搜索区域以改进去噪效果.实验结果表明,该方法对纹理细节丰富的区域能更好地保留了图像纹理细节,降噪效果优于PCA-NLM方法.     

一种基于散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型

针对非局部均值滤波模型(non-local means model,NLM)中恒定的衰减系数不能同时实现图像不同特性结构区域去噪性能最优的缺点,提出了一种基于图像散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型(scatter matrix non-local means model,SM-NLM).该模型构造图像的散布矩阵,通过散布矩阵的特征值确定衰减系数的大小,平滑区域采用较大的衰减系数,强纹理区域采用较小的衰减系数,以实现衰减系数自适应的非局部均值滤波.实验结果表明,本模型能取得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息.     

基于3维轴距与非局部均值的无人机巡检图像去噪算法

无人机搭载摄像设备获得输电线路的数字图像,利用数字图像处理技术可以提高故障识别率,而图像在采集和传输过程中易受到噪声干扰,图像质量受损不利于后续输电线故障识别,因而有必要对图像进行去噪处理。以无人机巡检高压输电线图像为对象,针对航拍图像中存在椒盐噪声问题,研究了椒盐噪声的3维直方图分布特点,并且在非局部均值滤波算法的基础上改进相似性权重,提出一种结合3维轴距的非局部均值去噪方法,解决了原非局部均值算法主要针对高斯噪声以及耗时过长的问题。首先,根据椒盐噪声的特点,对含噪图像进行3维轴距预滤波处理,计算图像中每个像素点的3维轴距,依据轴距检测噪声点,并对噪声点进行中值滤波。其次,对噪声点和非噪声点设置不同的权重,噪声点不计入相似性度量中,使得像素块之间相似度判断更加准确,利用改进的权重计算函数作非局部均值去噪。实验结果表明,所提算法能够有效去除巡检图像中的椒盐噪声,尤其是背景复杂图像中有显著的去噪效果,图像细节和边缘信息保持较好。同时所提算法与原非局部均值相比,耗时低,实时性得以提高。     

结合非局部均值滤波的双边滤波图像去噪方法

为了在图像去噪的同时很好地保留细节信息以及边缘信息,本文提出一种结合非局部均值滤波(non-local mean filter,NLMF)的双边滤波(bilateral filter,BF)图像去噪方法。首先利用改进权值函数的NLMF对含噪图像进行预去噪,然后再由得到的图像计算双边滤波的灰度相似性权值并对含噪图像进行最终去噪,同时采用2种快速算法分别实现非局部均值滤波和双边滤波。实验结果表明:与传统非局部均值滤波算法以及双边滤波算法相比,本文方法极大地减少了算法的运算复杂度,具有更好的去噪效果,较少的耗时。因此,本文方法对于图像去噪质量的提升具有一定的实用价值。     

基于非局部自适应字典的SAR图像迭代去噪算法

为了更好地利用SAR图像携带的信息,相干斑噪声的抑制成为各国学者研究的热点之一.结合稀疏表示理论和图像的非局部自相似理论,提出了一种基于非局部块匹配与自适应字典的K-singular value decomposition(K-SVD)的synthetic aperture radar(SAR)图像迭代去噪算法.首先,在每次迭代中,利用非局部块匹配算法对上一次迭代的结果进行匹配分组,然后对每组相似块进行自适应字典更新,并用图像块替换字典原子来提高字典训练的效率,最后通过K-SVD的迭代实现SAR图像的去噪效果.实验结果表明,该算法具有更好的去噪能力,能更好地保持图像的细节和纹理等有用信息.     

基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.     

一种新的边缘保持自适应平滑算法

在图像去噪时,存在着一个如何兼顾降低噪声和保留细节的难题,为此本文提出边缘保持自适应平滑算法——灰度最小方差区域的均值去噪.该算法提高了图像平滑过程中边缘检测的方向性,在9个方向上对边缘细节进行检测类聚,具有较强的方向性和自适应性.利用该算法进行仿真试验,结果表明,与已有的去噪算法相比较,该算法较好地解决了边缘信息保持和去噪的矛盾,去噪效果也明显增强.     

SAR图像相干斑的非局部平均滤波算法

为了加强对SAR图像乘性相干斑噪声的抑制,并在相干斑抑制的同时有效提升对边缘的保护性能,提出了一种以均值比与变差系数联合构建的非局部平均(NLM)滤波(MR-NLM)算法。首先以搜索窗内各像素与中心像素在相似窗中的局部均值比替代传统高斯加权欧氏距离,构建对乘性相干斑噪声具有恒虚警边缘检测的相似性测量参量;然后以变差系数替代传统常系数,构建对同质区与边缘区具有较好检测能力的自适应衰减因子;最后利用新构建的相似性测量参量和衰减因子联合形成负指数加权系数,实现对SAR图像的非局部加权滤波。实验结果表明:MR-NLM算法与多种传统算法相比,具有更好的抑斑图像视觉效果及相干斑抑制与边缘保护性能,其等效视数提高10%以上,边缘保持指数提高1%以上。     

基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪

针对非局部均值(non local mean,NLM)相似性度量不够准确的问题,提出一种基于模糊度量的视觉特征相似度的改进非局部均值图像去噪算法.利用模糊度量理论构建视觉特征度量相似性函数作为衡量图像像素点相似性;将平滑核函数代替高斯加权核函数,提高运算速度和避免滤波参数的设置;利用构建视觉特征相似性度量生成的平滑核函数,对图像进行去噪.由于改进方法考虑图像视觉结构特征,更加完善了非局部均值结构相似的特点.在高斯噪声和椒盐噪声下,用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价指标分别对比分析提出方法与几种优秀的改进NLM方法的降噪性能.实验结果表明,改进的新方法在去噪性能方面得到较高的提升,同时降低了相似度计算的复杂度和减少了参数设置问题.     

一种保持图像细节的自适应的去噪平滑算法

针对三维相干切片数据所形成的二维图像,提出一种新的自适应的保持图像边缘细节的图像平滑算法.该算法通过平滑区域及灰度均匀度来选择受噪声干扰的最小区域,并以此来对目标像素进行相应处理.实验证明,本算法能在有效去噪平滑的同时,很好地保持了图像边缘细节,具有很高的实用价值.     

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．     

基于局部统计的自适应SAR图像去噪算法研究

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声对图像质量有严重影响,使检测、识别等进一步应用受到很大限制.相干斑噪声是一种乘性噪声,传统的空域去噪算法(均值滤波、中值滤波)难以将其消除.针对SAR图像的去噪问题,本文研究了Lee滤波和Kuan滤波两种基于局部统计的自适应去噪算法,给出了MATLAB实现并在MSTAR的SAR图像上进行实验.结果表明,Lee滤波和Kuan滤波都能够有效抑制SAR图像的相干斑噪声,去噪图像更平滑,目标更清晰.与传统的均值滤波和中值滤波相比,这两种基于局部统计的自适应去噪算法在视觉效果、方差和等效视数等评价指标上取得更好效果.