基于偏微分方程的彩色图像去噪综合模型

把结合了二阶偏微分方程ROF模型和四阶偏微分方程LLT模型的去噪综合模型从灰度图像推广到彩色图像.在RGB彩色空间中,依次对每个彩色分量进行去噪处理,然后再合成彩色图像.实验结果表明,综合模型在去噪效果和细节保护方面都有较好的表现.     

偏微分方程和小波混合去噪在医学图像处理中的应用

本文将小波分析和偏微分方程去噪方法相结合,并将综合算法应用于CT图像去噪,计算量小,去噪的同时,能兼顾图像的细微变化,突出图像的局部特征,在一定程度上克服了单纯采用PDE方法的不足。     

基于非局部均值去噪算法的PM模型及其Split-Bregman迭代实现

基于偏微分方程能量变分模型中规则项的设计,将传统的基于梯度的PM模型与非局部均值算法相结合,对加性噪声进行去噪在最小化非局部PM模型能量函数的过程中,分别运用原始算法和Split-Bregman迭代算法进行了数值运算,结果表明,两种方法均取得到了较好的修复效果。     

基于分水岭和广义非局部平均的小波去噪

非局部平均滤波去噪方法和基于广义非局部平均的小波域去噪方法都会在不同程度上损失图像细节信息.为了在去除图像噪声的同时更好地保留图像细节,文中提出了一种基于分水岭分割和广义非局部平均的小波去噪方法.首先对含有噪声的图像进行基于梯度的分水岭分割并保留分水岭脊线;然后对含有噪声的图像进行多维度小波分解,对分解的每一层系数估计尺度系数和形状系数,构造每层小波子系数的广义高斯模型,对每层细节子带信息分别在水平、垂直、对角线3个方向应用基于广义高斯模型的非局部平均滤波;最后用含噪图像中与分水岭脊线相对应的像素点替换小波重构后图像的对应像素点.仿真结果表明,该方法与基于广义非局部平局的小波分析去噪法相比能获得更好的视觉效果和去噪效果.     

基于变分偏微分方程的双参数图像去噪模型

给出了一种基于变分偏微分方程的双参数图像去噪模型。利用变分法的极大极小原理,证明了该双参数模型存在唯一的极小值,给出该模型的Euler-Lagrange方程,根据给出的偏微分方程的离散格式,对噪声图像进行去噪,与Rudin,Osher and Fatemi提出的模型（ROF模型）的结果比较,结果表明,双参数模型在视觉上及峰度信噪比上都比ROF模型的去噪效果好。     

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。     

多线程非局部均值三维MRI去噪方法及其实现

非局部均值滤波算法已经在多种图像去噪场合得到了验证,并且显示出了优异的性能。在核磁共振图像去噪中,该算法存在计算量大的问题。针对该问题,将多线程技术引入到算法实现中,提高了非局部均值滤波算法的计算效率。仿真数据和真实数据的实验结果表明:在保证图像去噪效果不变的情况下,四核处理器主机内,多线程算法较之于单线程算法的运行速度提高了2.53倍。     

基于偏微分方程的组合视频去噪方法

提出1个基于偏微分方程的组合视频去噪方法.该方法综合利用了变分运动估计方法的精确性和各向异性扩散滤波方法的保边性能等优点.方法的实施分为3步:首先,采用2维各向异性扩散滤波对噪声视频进行初始的去噪.然后,采用Brox等提出的变分光流计算方法对前1步去噪后的视频进行运动估计,目的是计算各帧的前向及后向运动场.最后,采用3维各向异性扩散滤波对运动补偿后的原始噪声视频实施最终的去噪.实验结果表明本文的方法优于经典的各向异性扩散滤波方法.     

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.     

结合Contourlet变换和偏微分方程的图像去噪方法

为了更好地去除噪声,提出了一种结合Contourlet变换和偏微分方程的图像去噪方法.该方法能够有效去除图像中的高斯白噪声,同时还能保持图像的边缘纹理信息.实验以信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)对去噪性能进行度量,证实了该方法的可行性和有效性.     

基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪； 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

利用偏微分方程的Tetrolet变换图像去噪

对图像进行Tetrolet变换后利用偏微分方程对图像进行了质量改善,仿真结果表明,该算法不仅能有效去除噪声,而且可得到更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,去噪后图像较光滑,减少了方块效应,更多地保留了图像边缘和细节等局部特征.     

一种改进的基于PDE的图像去噪模型

本文在Perona和Malik及Catte等前人的工作基础上提出了一种新的图像去噪模型,并做了数值仿真,实验结果证明该模型不但能有效地去除噪声,而且能增强边缘并保持边缘位置,使处理后的图像清晰度和对比度都有大大增加,看上去也比较真实自然．     

一种新的4阶偏微分方程图像处理方法

提出了一种新的4阶偏微分方程去噪模型,与已有4阶偏微分方程模型、各向异性扩散模型、各向异性中值扩散模型和形态学扩散去噪模型相比较,该模型有效地权衡了噪声平滑效果和边缘保持,并通过数值算例验证了该模型的优越性.     

基于偏微分方程和小波的图像编码

提出了一种将偏微分方程和小波结合在一起的图像编码方法,首先利用和偏微分方程相关联的滤波器将原始图像从尺度空间的一种状态转移到另一种状态,后一种状态的图像复杂程度,包括图像的突变程度,边缘的形状等有所降低,但依然保持了很好的主观效果。     

关于一阶偏微分方程的问题

着重论述了一阶线性、半线性、非线性偏微分方程的一些解法。     

二阶线性偏微分方程的分类

给出了二阶线性偏微分方程的分类,并用实例加以说明.     

奇摄动对流-扩散偏微分方程的混合算法

讨论具有一般边界层的奇摄动对流-扩散偏微分方程,这类问题会在边界层附近出现剧烈振荡现象,产生所谓的边界层函数,其解析解无法求出.本文提出混合算法,其主要思想是引入二个过渡点将区域分为粗网格区域、中等网格区域和细网格区域,在这三个网格区域我们采用等步长.在粗网格区域采用Il'in差分格式,在细网格区域采用一般差分格式,在中等网格区域采用渐近解,新方法的总体误差是O(N-1 M-1 ε).混合算法结合了渐近解、数值解和BVT法的优势,是一个实用、有效的算法.     

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.