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...     

基于改进加权融合暗通道算法的图像去雾研究

针对雾天情况下拍摄图像不清晰的问题,提出了一种改进的加权融合暗通道图像去雾算法。为实现图像降噪和保边的效果,利用直方图均衡化和双边滤波的方法对暗通道图像进行处理,同时通过对透射率权值和大气光值进行改进,并加权融合单尺度Retinex算法,使去雾后的图像更加贴合实际场景下的无雾图像。试验结果显示,本算法能有效地还原图像的清晰度和色彩,并且在颜色偏暗的雾化图像上去雾效果更佳。与暗通道去雾算法、单尺度Retinex算法及暗通道融合图像增强的去雾算法相比较,本算法在主观评价和定量评价上具有明显的去雾优势,因此本算法具有更强的鲁棒性,可以广泛应用于交通监控、目标检测和追踪等领域。     

一种基于改进GFF和联合双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光融合图像伪影较多、边缘信息不够丰富等问题,提出一种基于改进GFF和联合双边滤波的图像融合算法.首先,使用高斯拉普拉斯算子、二维高斯算子分别对源图像进行高低通滤波.然后,对两幅图的低通滤波结果归一化,得到的显著图,再对显著图进行导向滤波并计算近似值,获得基础层和细节层的决策图,使用联合双边滤波器优化基础层决策图.其次,使用圆形均值滤波器对源图像进行多尺度分解,分解结果与决策图加权相加获得基础层和细节层的融合图像.最后,将两层融合图像进行线性叠加,得到最终的融合图像.实验结果表明,所提出的算法在客观评价指标上优于经典的融合算法,在视觉感知上边缘信息更加突出、细节轮廓更加明显.     

雾霾天气下基于二次滤波的交通图像去雾算法

雾霾天气下采集到的退化含噪图像模糊不清、对比度较低;而使用传统基于双边滤波的去雾方法得到的图像偏暗,效果有限。针对这些问题,提出了一种新的基于二次滤波的算法,实现雾霾天气下交通图像去雾处理;利用双边滤波对含雾图像的暗通道图像进行第一次滤波,用引导滤波对图像的透射率粗估计进行二次滤波优化。根据降质模型对含雾图像进行复原,进而得到去雾后的图像。实验效果证明,与传统方法相比,得到的去雾图像与真实场景亮度更加相似,色彩饱和度较好,图像质量较高。     

基于伪中值双边滤波和水平集函数的细胞分割方法

为使细胞分割的结果更加精确,提出一种基于伪中值双边滤波和水平集函数的细胞图像分割方法．首先使用 伪中值双边滤波对图像进行预处理,然后利用水平集方法对改进的 ＣＶ 模型进行两次曲线演化,分别得到细胞质与背景 分界线,细胞核与细胞质分界线．结果表明:伪中值双边滤波在减弱高斯噪声的同时,同时去 除 了 椒 盐 噪 声,但没有弱化 边界,ＬＣＶ 模型在 ＣＶ 模型的基础上添加了局部项,使得对于灰度不均匀的图像分割效果较好．结论:在使用水平集方法 进行图像分割之前先进行伪中值双边滤波,同时为 ＣＶ 模型添加局部项,能够增强细胞分割结果的准确性．      

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.     

Retinex理论下基于融合思想的低照度彩色图像增强算法

针对Retinex算法处理后的图像边缘保持性差,易产生光晕和过增强的缺点,以及双边滤波易造成图像细节丢失的现象,提出了一种Retinex理论下基于融合思想的图像增强算法。该算法首先在YCb Cr颜色空间提取亮度Y分量,对亮度分量进行大、中、小不同尺度的MSR增强,获得细节信息保留较好的亮度图像,同时在RGB颜色空间对图像进行基于双边滤波的单尺度Retinex增强,获得边缘信息较好的增强图像;然后对增强后的两幅图像加权融合;最后对融合的图像进行颜色恢复处理得到最终的增强图像。通过本文算法与经典SSR、MSR和MSRCR算法处理后的图像进行比较,实验结果表明,本文算法处理后的图像在细节、颜色和边缘保持方面都优于其他算法,并且避免了光晕和过增强现象的发生。     

基于细分模型的深度图像超分辨率重建方法

深度相机在最近几年越来越流行,然而受限于设备,通过深度相机获取的深度图像分辨率不高。文章提出了一种新的方法来提高这类图像的分辨率。首先通过细分模型构建目标分辨率图像的边界图,并通过"节点压缩算法"生成光滑的边界图;其次在该边界图的基础上,利用改进的联合双边滤波来重建高分辨率深度图像。该文提出的方法不仅降低了边界的锯齿现象,且具有良好的保形性。实验结果表明,该方法优于经典的方法。     

基于改进交叉双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统交叉双边滤波(CBF)算法在红外与可见光图像的融合过程中存在的噪声以及细节信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和特征提取来改进交叉双边滤波的图像融合算法.首先,应用NSST对两幅源图像进行处理,计算源图像与处理后图像的差值图像,并将差值图像叠加到源图像得到两幅预处理图像.其次,对两幅预处理图像进行交叉双边滤波,并与其计算差值融合得到细节图,对细节图和预处理图进行加权平均融合,得到初步融合图像,应用直方图均衡化和中值滤波对两幅源图像进行特征提取得到两个特征图,并采取绝对值取大融合特征图.最后,对融合后的特征图与初步融合图像取平均得到最终的融合图像.实验结果表明该算法在视觉效果和评价指标上均明显优于传统的融合算法.     

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).     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

单一图像多滤波联合快速去雾算法

提出一种多滤波联合单一图像快速去雾算法。首先基于大气散射光特性,计算雾天图像最小通道图,给出大气耗射函数初估计;利用双边滤波保边缘的平滑特性,对雾天图像灰度图进行平滑增强处理;再以此滤波图作为引导图,对大气散射图进行引导滤波,生成准确的能体现深度变化的大气散射图。为了正确估计全球大气光,采用循环四分图形法求解雾天图像最小通道图中最亮像素;在此基础上生成视觉上较真实的清晰无雾图像。比较实验表明算法去雾效果更完整、视见度更高、速度更快。     

基于滤波的单幅图像去雾方法

基于Tarel方法提出一种新的基于滤波的单幅图像去雾方法. 先利用双边滤波求出初始的大气散射光, 较好地保持了边缘平滑纹理; 再利用自适应中值滤波器进一步求得边缘清晰、 纹理平滑、 景深信息真实的大气散射光; 然后基于分层搜索的四叉树分解方法求得大气光; 最后, 依据雾天退化模型得到复原的图像. 与经典去雾算法对比结果表明, 使用该方法复原的图像更接近真实图像, 特别对于纹理较丰富的区域和远景区域去雾效果更明显.     

基于RGB-D图像的深度图空洞修复

提出一种基于RGB-D的深度图像空洞修复算法。通过改进的双边滤波对深度图进行滤波处理,填充了空洞而且保持了图像的边缘;再利用复合型中值滤波对深度图进行处理消除孤立点的影响,平滑了深度图像。实验结果表明,这一方法能够有效地对深度图进行空洞修复且图像边缘清晰。     

一种改进的深度图像修复算法研究 

深度图像在采集过程中由于受到设备本身和采集环境的影响,使采集得到的图像中存在大量的空洞,以致很难提取到准确的深度信息;提出了一种形态学滤波与双边滤波相结合的方法来解决深度图像中的空洞现象,算法根据形态学算法简单、易于分析的特点,首先利用膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本算法对空洞部分进行填充,然后通过双边滤波使图像平滑;实验结果表明方法对深度图像中所存在的空洞问题能够起到有效的填补,修复后的图像相比于原始深度图像,更加清晰,易于提取出可靠的信息。     

基于唐卡图像的抽象化绘制方法研究

唐卡图像的抽象化是用非真实感技术表现唐卡的一种形式。根据唐卡图像线条和色彩的特点,提出一种抽象化绘制方法。首先,根据唐卡RGB颜色空间的梯度提出粗略的轮廓,以此为输入对其进行边缘切向流构造,在此基础上进行基于高斯差分滤波提取平滑的唐卡线条画;与此同时,对唐卡图像进行双边滤波、剔除干扰信息并模糊化图像;然后将线条画和模糊的图像进行融合。针对不同的唐卡图像进行实验,结果显示该方法能对唐卡图像进行有效、高质量的抽象化处理。     

散乱点云的补偿滤波

针对散乱点云的滤波问题,提出了一种体积保持的滤波方法.由于采用双边滤波器对散乱点云模型多次迭代滤波时,在高曲率区域会产生较大的形状变形,因此提出一种新的补偿量滤波算子,对滤波移动量进行平滑处理,获得形状补偿量,并依据形状补偿量将降噪点位置向原始位置方向调整,从而减少了滤波产生的形状变形.实验表明,该方法具有减小体积收缩的能力,对于噪声点云模型滤波,该方法简单、有效,与传统的双边滤波相比,能够减少滤波中的变形,获得具有更多细节特征的点模型.     

基于双边滤波算法InSAR干涉图平滑处理的分析

双边滤波算法是数字图像处理领域中较优良的一种算法,研究该算法应用于InSAR干涉图噪声抑制,提出双边与中值滤波的联合滤波算法,采用真实数据分析滤波效果。文中先阐述了常用的滤波算法和双边滤波算法的原理,然后对含有噪声的合成孔径雷达干涉图像进行不同的滤波算法处理,并对滤波结果进行了统计分析,最后采用双边与中值滤波的联合滤波方法,对原干涉图进行处理。结果表明,先双边滤波,再中值滤波处理结果的残留点最少,且对干涉条纹边缘有较好的保护效果。     

图像的多图加权求和去噪

本文提出了一种基于同一图像的多图加权求和的去噪方式。由于均值滤波器和中值滤波器对不同噪声的抑制作用,单独采用哪种滤波器都不能达到很好的去噪效果。因此,本文将图像分别进行均值滤波和中值滤波,将得到的两幅图像与原信号进行加权求和,原图像的信息对滤波后的图像起到一定的补偿效果     

基于天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法

针对图像去雾算法在天空和景深突变区域的失效问题,文章提出一种天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法.首先针对透射率与纹理无关的情况,利用改进的4-RT V模型平滑有雾图像,并将其作为引导图像;其次运用自适应加权引导滤波细化透射率,获取更清晰的边缘细节;最后结合天空识别的结果对透射率进行修正.实验结果表明:相比一些经典的去...