基于Split Bregman算法的图像处理

在本文中,我们介绍了图像去噪的经典模型-TV去噪模型,TV去噪能更好地保留图像的边缘细节.我们通过实验使用Split Bregman迭代算法对TV模型进行图像去噪,最终我们得出Split Bregman算法收敛速度快,处理TV去噪模型时也能保留图像的细节.     

基于L1范数和自适应全变差的椒盐噪声图像去噪

针对经典全变差模型在进行椒盐去噪时不能有效保留图像边缘信息的问题,提出一种基于L1范数和自适应全变差正则化的椒盐噪声图像去噪方法.该方法在全变差和图像去噪模型的基础上构建了显式椒盐去噪模型,利用噪声像素的平均值计算自适应正则化参数,并有效保留图像边缘信息,使用原始对偶梯度算法求解显示模型,使所求得的数值解更加接近原始图像.实验结果表明:与其他方法相比,本文方法在PSNR和SSIM方面均优于对比的方法,可以有效去除高密度椒盐噪声.     

一个关于数字图像处理的变精度形态学模型

基于形态学的基本理论,通过包含度和集合间大包含度包含关系的定义,建立一种新的变精度形态学模型.该模型与经典形态学相比,在使用上具有更强的灵活性,且经典形态学只是该模型的一种特殊形式.最后通过实验仿真,将其用于图像去噪和边界提取,验证了该模型的灵活性,并且所得效果明显优于经典形态学算法.     

一种改进偏微分方程扩散系数的图像去噪方法

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果,为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪。首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和梯度阈值的选取对图像去噪的重要性,并对比了两个扩散系数的优点和缺点;在此基础上提出一个新的扩散系数,并应用到CLMC模型进行数值离散实验。实验结果表明,采用新的扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比要比P-M方程中所给出的两个扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比好。提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪。     

基于偏微分方程扩散系数的图像去噪研究*

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果;为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪.首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和梯度阈值的选取对图像去噪的重要性;并对比了两个扩散系数的优点和缺点,在此基础上提出一个新的扩散系数;并应用到正则化P-M模型和四阶偏微分方程YK模型中进行数值离散实验.实验结果表明,采用新的扩散系数在正则化的P-M模型和YK模型的去噪效果教好,提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪.     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法, 并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法, 改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题, 同时保留了图像中的边缘信息. 数值实验表明, 用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.     

一种快速交叠组合稀疏全变分图像去噪方法

交叠组合稀疏全变分(Overlapping Group Sparsity Total Variation, OGSTV)是一种能够比较有效地克服图像去噪过程中产生"阶梯伪影"问题的模型,但其求解方法在图像去噪性能和处理时间上仍存在一定的提升空间.本文在OGSTV模型基础上,提出一种利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)方法对Split Bregman求解算法进行优化的快速OGSTV图像去噪方法.实验结果表明:在采用Split Bregman优化算法的OGSTV模型中引入FFT后,不仅绝大部分提高了OSGSTV的图像去噪性能,而且明显减少了OGSTV对图像进行去噪所需的时间.     

一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法,并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法,改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题,同时保留了图像中的边缘信息.数值实验表明,用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.     

基于贝叶斯估计的双树复小波图像降噪技术

提出双树复小波变换和贝叶斯估计确定阈值相结合的图像去噪方法.与常用的离散小波变换相比,该方法具有逼近的平移不变性和更多的方向选择性,有利于特征的跟踪、定位和保留.结合贝叶斯估计技术和自适应分布参数确定方法,给出了有效的图像去噪算法.结果表明,该方法去除噪声彻底,边界、纹理等特征保留较好.     

基于改进总变差模型的图像去噪算法

总变差模型(TV)是基于偏微分方程图像去噪模型中的经典模型,但去噪的过程中存在阶梯效应(块儿效应),使去噪后的图像显得很不自然,这是由于TV模型的分段平滑造成的.本文加入自适应系数,使其在平滑区域退化为类似于拉普拉斯算子的各向同性扩散,加快扩散速度,消除阶梯效应;在边缘位置,新模型沿切线方向扩算,抑制法线方向扩散,保持边缘.     

基于Perona-Malik模型改进的图像去噪方法

结合冲击滤波器和Perona-Malik(P-M)模型提出一种新的图像去噪模型,在增强图像细节的同时,能够抑制噪声的放大和过冲现象,同时给出的扩散函数可以使模型达到更好的图像去噪效果。仿真结果表明,使用本文模型进行去噪处理后得到的图像在视觉效果和客观评价标准方面均优于P-M模型、CLMC模型以及传统的模型,在去除噪声的同时,能够更好地保留图像的细节和边缘特征。     

一类耦合去噪-分割的新模型在图像处理中的应用

 针对被噪声严重污染的图像的分割结果很不理想的现象, 提出一类耦合去噪-分割的新模型, 先采用一种组合的去噪模型去噪, 然后用新的分割模型进行分割。实验结果表明, 提出的组合去噪模型(采用AOS算法)比现有的一些去噪模型的去噪效果更好; 而在分割方面,文中提出的耦合去噪-分割的方法也显示出有效性和可靠性, 特别是对含有较高噪声的图像分割比CV模型更有优势。     

基于Perona-Malik模型改进的图像去噪方法

结合冲击滤波器和Perona-Malik(P-M)模型提出一种新的图像去噪模型,在增强图像细节的同时,能够抑制噪声的放大和过冲现象,同时给出的扩散函数可以使模型达到更好的图像去噪效果。仿真结果表明,使用本文模型进行去噪处理后得到的图像在视觉效果和客观评价标准方面均优于P-M模型、CLMC模型以及传统的模型,在去除噪声的同时,能够更好地保留图像的细节和边缘特征。     

基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型图像去噪

小波域局部背景隐马尔可夫模型（LCHMM）可获得尺度内的相关性和局部的统计特征,并且复杂度小,多小波分析在图像去噪方面有很好的性能。利用多小波分析和局部背景隐马尔可夫模型各自在图像去噪方面的优势,将两者结合起来,提出了一种基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型（M—LCHMM）图像去噪算法。算法主要有两步：局部背景隐马尔可夫模型去噪处理和均值处理。该算法简单有效,仿真试验表明M—LCHMM的去噪效果优于目前许多已有的去噪算法。     

小波图像去噪研究方法概述

阐述小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理,概括目前小波图像去噪的主要方法及其应用,对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望．     

基于各向异性扩散的多细节图像消噪方案

文章针对传统消噪方法在消除噪声的同时破坏了图像的细节信息的缺点,基于各向异性扩散方程实现数字图像中的消噪,并与中值滤波、均值滤波和各向同性扩散进行比较,实验仿真证明各向异性扩散消噪在消除噪声的同时更好的保留了图像的细节信息。     

基于粒子群优化的图像去噪算法

本文提出了一种基于PSO优化的非局部平均去噪算法,该算法以Non-Local means算法处理图片,以滤波参数h作为PSO的粒子,以PSNR的函数模型作为PSO中的目标函数,以群智能算法优化去噪效果.通过仿真,该算法比传统算法有更好的视觉效果和更快的速度,达到了算法的最佳性能.