改进的非局部均值Wiener滤波图像复原算法研究

图像复原在数字图像处理中具有十分重要的意义,针对当前流行的图像复原算法存在复原效果不理想的特点,提出了一种基于图像分离的改进的非局部均值滤波图像复原算法。本算法首先采用基于范数L0梯度最小化复原算法完成对图像平滑部分的复原,然后采用波原子变换来实现对图像细节部分的复原,最后采用改进的非局部均值滤波来处理波原子变换产生的振铃效应和虚假边缘。实验结果表明本复原算法与当前流行的图像复原算法相比,在图像复原的主客观效果上都有一定的提高。     

基于先验信息的全变分图像复原算法

为了提高全变分模型的图像复原效果,提出一种基于先验信息的全变分图像复原算法.首先,采用能够有效保护滤波后图像结构信息的非局部均值算法对模糊退化图像进行滤波以减少其中所含噪声,获取滤波后的先验图像信息.然后,构建基于该先验信息的全变分图像复原模型,该模型不仅保留了全变分模型对复原图像边界信息的保护优势,也保留了非局部均值的结构信息保护优势.最后,采用分裂Bregman交替方向乘子迭代算法对所提模型进行优化,得到复原后的图像.实验结果表明,无论从主观视觉效果方面,还是从峰值信噪比与结构相似性客观量化指标方面对所复原图像进行评价,与其他算法相比,所提算法均能取得较好的复原效果.     

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。     

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。     

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.     

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.     

不同分辨率岩石CT图像的优化处理方法1)

数字岩心技术在油田开发中得到了越来越多的应用,CT图像处理的准确性是数字岩心技术在石油行业应用的关键。针对同一砂岩进行了三次不同分辨率的CT扫描实验,对获得的三组图像数据分别基于三种图像滤波算法进行处理;并对比分析了各种方法的处理效果,总结出不同分辨率岩石CT图像的最优处理方式。结果表明,随着分辨率增加,CT图像中噪声点总量增加,相边界灰度梯度减小;三种滤波算法中中值滤波和非局部均值滤波在边界信息保护方面效果最好,各向异性扩散滤波除噪能力最强;岩石CT图像在较低分辨率下非局部均值滤波和中值滤波的处理结果均比较理想,对于中等分辨率图像各向异性扩散滤波效果最佳,高分辨率下需要使用非局部均值滤波与各向异性扩散滤波综合处理才能取得理想效果。     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

气动退化复原图像多尺度局部去振铃算法

为了抑制气动退化复原图像中的振铃效应,提出了一种气动退化复原图像多尺度局部去振铃算法。首先,对复原后图像进行非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）分解;然后进行多尺度边缘检测、融合和二次跟踪细化实现图像主轮廓的提取;最后,对图像的主轮廓进行去振铃局部模糊滤波。仿真实验结果表明,在运算效率与其他算法相当的情况下,滤波后图像的边缘振铃去除效果更好,纹理细节恢复更加显著,基本满足了振铃去除、纹理细节保护以及实时性的要求。     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.