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.     

一种基于曲率驱动的四阶PDE图像去噪模型

噪声的存在降低了图像中信息的有效性,图像降噪显得尤为重要.针对曲率驱动模型和四阶偏微分方程去噪方法的各自特性,提出了一种新的混合去噪模型,把CDD和四阶PDE通过某一权函数进行组合,很好地保持了二者的优势,在有效去除图像噪声的同时,很好地保留了图像的纹理细节和轮廓信息.     

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。     

基于高斯比例混合模型图像Curvelet域去噪

提出了一种基于高斯比例混合模型的图像Curvelet域去噪算法,改善了图像的去噪效果.首先对图像进行Curvelet变换.然后建立系数邻域的高斯比例混合模型.最后在模型基础上用贝叶斯最小二乘估计方法对系数进行估计.算法有效结合了Curvelet变换对图像边缘的高效表示能力和高斯比例混合模型对邻域系数相关性的概括能力.实验结果表明,在主观视觉上.该算法对图像边缘进行了很好的保护;在峰值信噪L-'c上较其他算法也有所改善;特别是对纹理细节比较丰富的图像.去噪效果更加明显.     

多邻域中值滤波算法在医学图像中的应用

目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步的噪声检测.对噪声像素,在其邻近的9个邻域中分别求出信号像素的中值,然后用所有中值的中值作为噪声像素新的灰度.结果:基于医学图像的实验结果证明,相对于现有的算法,所提出的算法的去噪图像更加清晰,去噪结果的PSNR和SSIM值更高.结论:所提出的算法在彻底去除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节,相对于现有的滤波算法,具有更好的去噪性能.     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

一种基于形态学的彩色图像去噪算法

现有的彩色图像去噪方法大都基于灰度图像,即先把彩色图像转化成灰度图像或者二值图像再进行去噪,不能充分利用彩色图像的特点.为此,提出了一种基于数学形态学的彩色图像去噪算法,尝试直接在彩色空间中进行去噪.实验表明这种算法是可行的、有效的.     

基于PDE算法的指静脉图像预处理

为了更好地去除手指静脉图片中的噪声, 提出一种基于偏微分方程算法（PDE）的去噪新模型. 该模型在P M模型的基础上, 采用新的扩散函数, 并结合四阶PDE模型对原模型结构进行变换. 用合成图像和真实指静脉图像分别对新模型进行实验验证, 结果表明, 相对于P M模型, 新模型使信噪比（SNR）值提高了约5 dB, 且能在去除噪声的同时很好地保持指静脉特征.     

基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的.为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪.由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强.仿真结果表明:该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法.     

基于拉普拉斯模型的双树复小波域图像降噪

分析了图像复小波变换的特点,根据复小波系数服从拉普拉斯分布的特性,采用最大后验概率估计,推导出一种复小波域的软阀值去噪方法。在实验中,分别与图像小波域、复小波域的高斯概率分布模型的去噪方法进行对比分析。结果表明,文中的去噪方法,在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息,且峰值信噪比有所提高,取得很好的降噪性能。     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

四元数奇异值分解与彩色图像去噪

提出了一种基于四元数的彩色图像去噪算法.该算法对彩色图像进行四元数奇异值分解，得到表征彩色图像的不同分量的奇异值，同时适当地选择和丢弃分别表征图像和噪声的奇异值，可以有效地去除彩色图像的加性噪声.该算法的特点是采用一种新颖的基于彩色图像能量测度模型，自适应地确定去噪图像重构的奇异值数目，因此具有快速去噪和简单可行的优点.实验结果表明，提出的方法针对彩色图像去噪具有较好的效果.     

微光图象时空噪声处理理论与技术研究

该文以研制出的微光ＣＣＤ电视系统为实验研究对象，在系统研究了微光图象特征及其噪声特性的基础上，建立了同时考虑时间域噪声与空间域噪声的微光图象噪声理论模型。研制了微光图象处理实验系统，在理论模型的指导下，提出并发展了时间域帧间比较去噪法和空间自适应众值滤波法这２种新型的微光图象噪声处理技术，并对微光图象进行了时空域组合噪声抑制处理。文末对处理前后图象进行了测试与分析评价。     

基于改进型P＆M模型算法的图像去噪

高斯滤波算法在去噪时能平滑图像,但是会破坏图像的边缘细节,而基于PDE的各向异性扩散的P＆M模型算法在去噪时能保留图像的边缘细节,但是会出现零散的斑点。结合两种算法的优点,通过对扩散系数进行改进,提出一种改进型P＆M模型算法。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声图像中的高斯白噪声和椒盐噪声,能够更好地保留图像的边缘细节,与高斯滤波算法和P＆M模型算法相比,改进型P＆M模型算法具有更好的去噪性能。     

基于图像整体变分和分数阶奇异性提取的图像恢复模型

分析基于图像整体变分理论所对应的图像恢复整体变分模型的不足：对于纹理丰富的含噪自然图像，在去除噪声的同时，损失了图像中固有的纹理信息。揭示从残差图像中提取具有分数阶导数奇异性图像的可能性，提出用于图像恢复的残差校正整体变分模型。模型提供一种图像的分解与表示方法。实验结果表明，该恢复模型对自然图像的边缘和纹理等细节保持效果大大优于整体变分模型。     

基于偏微分方程的彩色图像乘性去噪模型

提出一种新的非线性偏微分方程恢复模型,解决含乘性噪声的彩色图像恢复问题.新模型中引入光滑后向量值图像的几何流形特征判断图像的"真"、"假"边缘,利用P(x)-Laplace扩散系数在区域内部和边界以不同的方式进行扩散,利用|u|q扩散系数在乘性噪声干扰不同的区域以不同的速度进行扩散.理论分析和数值实验结果表明了该模型的...     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值...