基于图像修复技术的抗核辐射图像恢复方法

强辐射环境下数码成像设备由于受到高能粒子射线的影响,采集的视频或图像信噪比非常低,严重影响了其在辐射环境下的应用.为了去除视频或图像中的噪声,减少辐射粒子对成像设备的影响,提出了一种基于修复技术的新型强辐射图像去噪技术.首先在分析强辐射环境下成像设备受干扰的机理基础上检测图像的强干扰噪声;然后将图像噪声区域看成待修复区域,利用图像修复技术进行噪声消除;最后利用基于非下采样轮廓波变换的去噪方法对修复后的图像进行后处理.实验结果及分析表明提出的方法算法效率高、降噪效果显著,能够很好地去除强度大、分布密集的噪声,有效提高了数码成像设备在强辐射环境下的工作性能.     

基于谱特征参数的图像稀疏降噪

提出一种基于谱特征参数的图像稀疏降噪算法。其采用稀疏重构理论为图像降噪框架,并将图论中的谱特征参数作为一约束条件,以有效克服传统稀疏重构中稀疏解不稳定的问题。该降噪算法将噪声图像块作为基础元素进行关系图构建,进而得到邻接矩阵。然后,求解该邻接矩阵对应的拉普拉斯矩阵,并对其进行特征分解,得到对应的特征向量,即谱特征参数。最后,将图像块矩阵与一定数目该高频谱特征参数所组成矩阵的乘积作为稀疏模型的正则项形成提出的算法模型。实验结果表明,与基于K-SVD的稀疏表示降噪算法相比,在相同参数的情况下提出的算法在多种类型噪声下对多幅图像的降噪效果都有着显著的提高。     

基于高阶交叠组稀疏正则项的图像恢复方法

为进一步提高交叠组稀疏全变分模型的图像恢复效果,通过在现有模型的基础上结合图像的二阶梯度信息,增加二阶梯度正则项的方法对交叠组稀疏正则项进行改进,研究了基于高阶交叠组稀疏正则项的模型建立和算法以及在图像恢复中的效果及各参数的影响。结果表明：在一定水平噪声标准差的情况下,应用该方法对图像进行恢复时,基本上均可获得比其他模型更好的恢复效果。可见在交叠组稀疏全变分模型中考虑二阶梯度信息有助于提高图像的恢复性能。     

双向凝胶电泳图像降噪方法研究

双向凝胶电泳图像在成像过程中会受到噪声干扰,影响图像质量,严重阻碍图像分析和蛋白质识别.为了提高图像质量,对图像降噪方法的研究是十分必要的.笔者比较了几种常用的滤波方法(空域滤波和小波滤波)对凝胶图像的降噪效果.通过比较各种小同的降噪方法,探索适合凝胶图像降噪的方法.     

一种去除乘性噪声的自适应混合阶偏微分方法

针对偏微分方程在图像处理中的斑点噪声滤除问题,在自适应全变分去噪模型和四阶LLT去噪模型的基础上,提出一种针对乘性噪声的自适应混合阶变分去噪方法。该方法引入混合阶偏微分方程和尺度自适应边缘检测函数作为正则项,并利用乘性噪声分布构建保真项。用标准测试数据对所提自适应混合阶变分降噪模型进行验证,试验结果表明,该模型在有效滤除图像乘性噪声的同时,能很好地保护图像的边缘和纹理细节信息。处理后的图像在峰值信噪比PSNR、均方误差MSE、运行效率方面均优于自适应全变分和LLT模型。     

一种新的基于SVD图像降噪方法的探究

奇异值分解(SVD)在图像处理中具有极其重要的应用.针对传统SVD降噪适应性差的缺点,提出了在得知噪音方差的前提下,以基于SVD和能量最小原则图像自适应降噪为参考,在保持相近峰值信噪比的同时,将图像降噪的适应范围进一步推广.并且运行时间得到了有效缩减,为处理大型图像问题提供了可能性.数值试验结果表明,同种情况下分块降噪效果更佳.     

STM图像表面模拟及图像降噪的研究进展

STM的原始图象不能适应各种需要,而采用各种方法重构后,可以适应不同的应用。文章介绍了重构方法,概述了几何分析和形态学两种图像处理的数学方法,证明这两种方法可以获得更接近原样品形态特征的图像,同时将小波变换应用于扫描隧道显微镜图像的降噪、结果表明处理是有效的、可行的。     

基于改进阈值的MRI图像降噪

针对传统硬阈值函数的不连续性和软阈值函数存在恒定偏差的不足，提出一种新的具有连续性、渐近性和灵活调节性的改进阈值函数。具体地，首先选取改进的固定阈值并经过实验选择合适的小波基，然后通过增加调节参数来降低阈值函数的恒定偏差，最后通过实验模拟验证了本文方法在图像相似性评价标准上去噪效果的优越性。     

基于交叠组合稀疏全变分的图像去噪方法

全变分作为一种常用的去噪模型,在图像去噪中较好地保持图像边缘信息,但是容易产生"阶梯效应"。为了克服这个缺点,提出一种基于快速傅里叶变换的交叠组合稀疏全变分去噪模型。首先,充分考虑图像梯度的邻域结构相识性,通过交叠组合计算像素点的梯度,以凸显平滑区域的高噪声污染点和边界区域像素点的差异。然后,基于快速傅里叶变换和交替方向乘子算法在频域中求解去噪模型。实验结果表明,新模型在保护图像边缘信息的同时,有效去除噪声,同时抑制"阶梯效应"。与几种较好的去噪算法相比,新模型的峰值信噪比、结构相识度、视觉效果、计算效率均有明显提高。     

基于简化型PCNN的图像混合噪声滤波方法

对于被混合噪声污染的图像,考虑到图像所受混合噪声的特点,基于简化型PCNN模型对图像混合噪声进行滤波处理.阐述了脉冲耦合神经网络的运行原理.为了将PCNN模型应用到图像的混合噪声滤波,对PCNN模型进行了适当的简化,并指出了此滤波方法的特点.给出了计算机仿真实验结果,并与应用其他滤波方法得到的结果进行了比较,表明有很大的优势.     

基于自适应中值滤波器和TV修复的椒盐噪声去除

提出一种两步式椒盐噪声去除方法．第一步利用自适应中值滤波器来识别出被噪声污染的候选点;第二步利用一种边缘保持技术（全变差图像修复）来恢复出被噪声污染的点．由于椒盐噪声点的灰度值和原始像素灰度独立,所以在采用恢复技术时不使用噪声点自身的灰度信息．在噪声率不很高的情况下,这种方法可以获得比现有最好方法更高的信噪比;当噪声率高达70％以上时,该方法的信噪比与现有方法非常接近,但是主观视觉效果（例如边缘保持能力）更佳．     

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.     

一种改进的随机脉冲噪声去除方法

引入灰度变化率的概念,并据此提出了一种去除随机脉冲噪声的改进算法,将其用于噪声点的检测,简化了最大-最小值方法中的噪声检测过程.本文方法保留了最大-最小值方法去除随机脉冲噪声的优点,且检测算法简单,去噪快速有效.     

多尺度全变差图像去噪算法

结合小波和全变差方法,提出了一种多尺度全变差去噪算法. 该算法结合了小波的多尺度结构,并通过对多层小波分解后的高低频施加不同的正则化参数,在频率域上实行多尺度全变差去噪.实验结果证明,所提出的算法相对于全变差去噪方法和小波去噪方法,能够更好地抑制噪声、保持边缘和消除阶梯效应.     

用于图像去噪的一个四阶偏微分方程

用偏微分方程给图像去噪,传统上方程都是二阶的,Yu-Li和M.Kaveh提出的一个四阶偏微分方程,在去噪的同时,更好地保持并近似了图像的边界,但Yu-Li和M.Kaveh所提出的偏微分方程对椒盐噪声却无能为力,并且容易造成光滑区域不平整的现象.针对这个现象,作者修改Yu-Li和M.Kaveh方程中的一个扩散项的系数,得到了一个去噪效果更好的方程,并且可以消去椒盐噪声.     

A new method for constructing total energy conservation algorithms

Based on a basic rule for the research on numerical methods which requires that the properties of the original problem should be preserved as much as possible under discretization, a new method for constructing total energy conservation algorithms is presented. By this method, all kinds of implicit schemes with energy conservation laws including many classical conservation schemes can be constructed from a kind of special function. Also, the concrete criterion for judging total energy conservation schemes is given. Numerical tests show that these new schemes are effective.     

基于快速离散曲波变换的TH-1卫星影像融合方法

针对TH-1部分影像存在较大噪声的问题,提出一种基于快速离散曲波变换(fast discretecurvelet transforms,FDCT)的卫星影像融合方法.在融合处理过程中,对于FDCT分解出的低频系数子带采用加权平均算法,噪声较少的次高频子带采用最大区域边缘信息度量算法,噪声较为集中的最高频子带采用最大值替换算法.融合后的影像在常用影像质量评价指标统计值和去噪评价指标统计值两方面均显示,该方法的融合效果相对传统方法优势明显.