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。     

带权重分数阶积分图像去噪方法

为了在图像去噪的同时保留更多图像的细节信息,在Riemann-Liouville定义的分数阶积分基础上,在数字信号的近似过程中引入权重参数,提出了一种通过调节权重与积分阶次并结合8个方向上的掩膜进行图像去噪的方法.实验结果表明:与传统去噪方法相比较,该方法不仅可以提高图像的峰值信噪比,而且还可以更好地保留图像纹理细节信息.     

基于分数阶微分梯度的噪声检测算法

为了在图像去噪的同时,更多地保留图像原有的特征信息,本文将分数阶积分理论引入到数字图像去噪中,通过分数阶微分梯度算法确定图像中噪声的位置,如果只对噪声点进行去噪处理,就可以有效保护图像的纹理和边缘信息.实验结果表明,基于分数阶微分梯度的噪声检测算法可以更准确地确定图像中噪声点像素的位置.     

结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法

针对加权双边滤波方法在边缘纹理方面保留不好使得图像模糊的问题,提出一种结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法.该方法使用加权双边滤波器将噪声图像分解为低频部分和高频部分,然后将Curvelet变换的折衷阈值应用于高频部分用以保留图像纹理细节,最后将低频部分和处理后的高频部分进行重构得到去噪图像.实验结果表...     

分数阶微分梯度算子在图像增强中的应用

利用分数阶微积分的定义,根据频率域的滤波基础,推导出分数阶微分梯度算子的频率域滤波器,并在实验中得以实现.实验结果表明,与其他的一些方法相比,这种滤波器对图像增强的效果更好.提出了使用分数阶微分和积分对图像进行综合处理的一种新方法,在增强图像细节的同时,能够有效地消除噪声.     

分数阶小波时频域的图像去噪新方法

为了提高图像的质量以及满足后续图像处理的需求,提出了一种基于分数阶小波时频域的图像去噪新方法。该方法通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内,在时频域内实现图像的去噪处理,最后通过分数阶小波逆变换实现图像的重构。图像去噪实验结果表明:采用该方法去噪后的图像输出峰值信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持图像细节。     

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换（FRFT）分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。     

基于分数阶变分问题的TV模型

作为图像处理领域中的重要课题,图像去噪问题虽然已被研究多年,但将分数阶微积分应用于此,却还处于刚刚起步的阶段.本文采用频域分数阶化的技巧,引入了频域分数阶差分,并通过整数阶变分导出分数阶变分,再将其应用到分数阶TV模型中.仿真实验表明,频域分数阶差分能更好地保留图像的低频成分;而在图像去噪的研究中,相比整数阶差分,分数阶差分效果更优;并发现极大峰值信噪比的最优阶数和噪声方差有逆向联动关系.     

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.     

分形集上的Ostrowski型不等式和Ostrowski-Grüss型不等式

在分形集上建立了涉及二阶局部分数阶导数的局部分数阶积分的恒等式。利用这个恒等式得到局部分数阶积分的广义Ostrowski型双边不等式。利用局部分数阶广义Grüss不等式,得到局部分数阶的广义OstrowskiGrüss型不等式。     

关于一类函数的分数阶微积分

对一类函数的积分运算进行了讨论,获得了Riemann型分数阶微积分的一些有趣结果,并给出了函数左、右分数阶微分和积分的定义,相应地给出了函数的分数阶微分和积分的性质以及分形函数的图像.     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.     

改进的分数阶微分Tiansi算子图像增强

为了提升图像纹理细节的信息,对已有图像增强模板的频率响应图进行特征分析,发现影响增强效果的根本原因是保证高频信息通过的同时更多的保留了低频信息.对分数阶微分Tiansi算子模板的频率响应图及滤波效果做了对比分析,发现已有分数阶微分Tiansi算子滤波效果图的全局平均灰度较低,视觉效果较差,原因在于低频信息保留太少.为此对已有分数阶微分Tiansi算子的模板做了调整,提高低频信息的通过率,得到新的分数阶微分Tiansi算子.实验表明改进的算子比其他的算法增强效果好.     

基于分数阶微积分的模糊分数阶控制器研究

在分析分数阶微积分的基础上,提出了一种新型模糊分数阶比例积分微分控制器.分数阶微积分将传统控制器中的积分和微分的阶数扩展到任意实数,为控制器的设计提供了比传统整数阶更好的性能扩展.结合分数阶比例积分微分控制器和模糊控制逻辑,用分数阶比例积分微分单元代替传统的模糊比例积分微分控制器中的比例积分微分单元,构建了模糊分数阶比例积分微分控制器的结构,采用模糊逻辑推理和Tus-tin离散方法实现了模糊分数阶比例积分微分控制器的计算.最后,用数字仿真方法和不同条件下的对比分析验证了新型模糊分数阶比例积分微分控制器的优良控制特性.研究结果表明,设计的新型模糊分数阶比例积分微分控制器对非线性和参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

基于三次样条插值函数的3D激光图像去噪算法研究

针对USB-C产品尺寸AOI(automated optical inspection,自动光学检测)生产线上3D激光检测系统中因图像不清晰造成针脚平面度误判率高的问题,从激光原图像入手探究其原因,结合三次样条插值多项式的光滑性,研究基于三次样条插值函数的3D激光图像去噪算法。该算法过程为:首先分析3D激光测量仪获取图像的过程,从获得的图像中分离并提取2D信息;然后,对图像检测区域逐个判断可疑噪声点,再针对每一行以位置为横坐标、像素值为纵坐标,采用三次样条插值函数计算噪声点的实际像素。研究结果表明:所提出的算法与分数阶积分算法相比,能够在保留边缘特性和纹理信息的同时,更好地去除噪声;该算法实用性强,能减少误判,大大提高工作效率。     

基于Matlab的图像去噪可视化系统设计

设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声,讨论和比较了均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、维纳滤波和小波阈值滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.     

一种基于曲线波的改进自交叉双边滤波方法

针对图像中的高斯型随机噪声去除问题,提出一种改进的自交叉双边滤波算法.带噪图像首先通过预滤波器得到预降噪图像,令其作为参考图像计算灰度测度权重,再在原始带噪图像上运用交叉双边滤波得到最终去噪结果.预滤波器采用曲线波阈值去噪,并以图像子块间相似度代替原始双边滤波器中的单点像素间相似度计算灰度测度权重.仿真实验结果表明,该算法能很好地克服双边滤波和曲线波阈值去噪算法在噪声去除和伪像抑制方面的内在缺陷,进一步提高图像峰值信噪比(PSNR).     

混合噪声的图像复原算法

提出了一种基于中值滤波和局部线性核平滑的图像去噪算法.该算法采用在空间域中的自适应滤波思想,运用改进的混合滤波器去除图像中的混合噪声.该算法的特点是复原后的图像能较好地保留边缘,同时对图像退化的先验知识要求不严格,并且有明确的数学公式,更适合实际运用.实验表明,作者提出的方法对含有混合噪声的图像复原具有较好的效果.     

基于双边滤波与自适应灰度的钢筋图像预处理

提出双边滤波结合自适应直方图均衡化方法在钢筋检测中的工业应用。双边滤波采用传统高斯滤波方法与图像亮度信息相结合,达到平滑滤除高频噪声,并有效保持图像边缘信息;自适应直方图均衡化改进了常规均衡化方法,对图像亮度信息的缺失进行自适应补偿,有效提高图像对比度。在焊网机器人钢筋检测预处理中进行应用,结果证明有效提高钢筋检测的准确率。     

双边加权引导图像滤波

针对经典方法对光晕等伪影抑制能力不足的问题,将双边权重嵌入到引导滤波中,提出一种新型局部方法称之为双边加权引导图像滤波．该方法目标函数为双边加权岭回归模型,此模型可通过双边滤波的迭代执行来求解．为提高计算效率,采用双边滤波的近似加速版本．通过对滤波核进行分析,可知双边加权引导图像滤波提供了比传统方法更灵活的保边及滤波控制．最后将该滤波方法的适用范围拓展到彩色图像上．为评估双边加权引导图像滤波,在保边模糊与人像磨皮这2种图像处理应用上进行试验,并进行了计算效率的对比分析．结果表明:与多数经典保边滤波方法相比,双边加权引导图像滤波产生的结果具有更好的视觉效果,所提出方法的指标BIQI、IL-NIQE、SSEQ分别达到20.082、47.026、53.103.