基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

多边形裁剪的一种快速算法

基于扫描线算法给出了关于多边形窗口的一种新的多边形裁剪算法。与已有算法相比，新算法效率更高，易于实现多边形的快速裁剪。     

基于概率模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

目的 提出一种基于概率的自适应阈值选择方法,并将其应用到非下采样Contourlet变换域中实现阈值去噪.方法 根据NSCT系数大小,估计每个系数所包含的有用信号成分的概率,以此概率执行闽值处理.结果 假设信号在NSCT域中服从广义Laplacian分布且原始信号被高斯白噪声污染的条件下,这种阈值方法是普适有效的.结论 提出的方法应用于图像去噪,实验证明该方法与目前流行的去噪方法不相上下甚至有所超越.     

电喷雾解吸电离与常压离子迁移率谱联用方法的研究

将电喷雾解吸电离与常压离子迁移率谱进行联用,通过在离子迁移率谱仪漂移管进样口前端设置与进样口同电位的辅助电极提升了检测信号强度及稳定性。利用该系统对玻片表面吸附的美莎芬样品进行直接检测,得到的美莎芬约化迁移率为1.29 cm2/(V·s)。同时研究了电喷雾解吸电离源参数对被测物特征峰强度的影响,发现该系统可在较低的雾化气气压下获得较大的特征峰强度。在优化的参数下对玻片表面不同量的美沙芬样品进行直接检测,根据10倍噪声计算系统对美沙芬的检测限为1.6 ng/cm2,表明电喷雾解吸电离常压离子迁移率谱系统具有对物体表面痕量物质进行直接检测的应用潜力。     

基于Contourlet域树状系数的自组织神经网络图像分割

为避免小波域隐马树模型分割算法中模型假设的不足,提出用SOM网络作为非参数概率密度函数估计器。用图像轮廓波变换域中的树状数据作为网络输入,以利用图像的几何特征来提高分割效果。由训练好的网络组可以得到待分割图像各个尺度下的条件概率密度函数值,应用最大似然分类准则得到相应尺度下的粗分割。通过多尺度粗分割结果的融合,得到像素级的分割结果。用合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域隐马树模型分割方法和基于SOM网络的多尺度贝叶斯分割方法进行比较。对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数,实验结果表明所提算法分割效果更优。     

基于脊波与小波变换的联合图像去噪方法

目的通过对脊波与小波变换这两种图像处理方法的分析,指出两种方法各自在图像处理的优缺点并提出了基于脊波与小波变换的联合图像去噪算法（RWT）。方法在去噪之前,首先通过脊波变换中较大的脊波系数,探测并保留二维图像中的主要信息特征,然后在图像的剩余信息中,通过小波变换有效地去除包含在其中的零维噪声信息,可以保留图像中的主要信息特征并完成去噪过程。结果理论分析和实验结果都表明,与传统的小波阈值方法或脊波去噪方法相比较有明显的去噪效果。结论该方法不但可以保持图像的边缘和良好的视觉特性,而且去噪后图像的峰值信噪比可再提高将近2 dB,算法处理的时间复杂度为O（Nlog（N））。     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。