双重自适应非局部均值图像去噪算法

针对非局部均值算法对边缘去噪能力较差的缺陷,提出了一种新的自适应非局部均值去噪算法。一方面利用基于均方误差最小化准则的主动匹配,以确定两图像块之间的最佳匹配形状与尺寸,进而得到较为鲁棒的相似度估计。另一方面,利用局部Hessian矩阵特征值判断图像块类型,并据此进行滤波窗口尺寸的自适应调整。细致分析与仿真结果表明,新算法有效克服了原始非局部均值算法存在的边缘去噪能力较差的问题,综合去噪性能达到甚至超过了最新的自适应非局部均值算法。     

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。     

一种基于散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型

针对非局部均值滤波模型(non-local means model,NLM)中恒定的衰减系数不能同时实现图像不同特性结构区域去噪性能最优的缺点,提出了一种基于图像散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型(scatter matrix non-local means model,SM-NLM).该模型构造图像的散布矩阵,通过散布矩阵的特征值确定衰减系数的大小,平滑区域采用较大的衰减系数,强纹理区域采用较小的衰减系数,以实现衰减系数自适应的非局部均值滤波.实验结果表明,本模型能取得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息.     

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。     

基于最优权重的三维非局部均值图像去噪算法

将二维非局部均值的优化理论和收敛性定理推广到三维情形,并提出了具有最优权重的三维非局部均值算法。首先通过最小化L₂估计的上界,得出了三维非局部均值算法的自适应平滑参数的最优加权。接着证明提出的算法在统计上是以最优速度收敛的。仿真实验表明,与其它去噪方法相比,本文算法能够有效去除各类方差稳定的独立同分布随机噪声,并且具有更好的估计结果。     

基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪

针对非局部均值(non local mean,NLM)相似性度量不够准确的问题,提出一种基于模糊度量的视觉特征相似度的改进非局部均值图像去噪算法.利用模糊度量理论构建视觉特征度量相似性函数作为衡量图像像素点相似性;将平滑核函数代替高斯加权核函数,提高运算速度和避免滤波参数的设置;利用构建视觉特征相似性度量生成的平滑核函数,对图像进行去噪.由于改进方法考虑图像视觉结构特征,更加完善了非局部均值结构相似的特点.在高斯噪声和椒盐噪声下,用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价指标分别对比分析提出方法与几种优秀的改进NLM方法的降噪性能.实验结果表明,改进的新方法在去噪性能方面得到较高的提升,同时降低了相似度计算的复杂度和减少了参数设置问题.     

基于自适应非局部均值滤波的图像去块算法

针对传输和存储中原始图像被JPEG和MPEG等标准进行压缩而产生的块效应,提出了一种图像去块算法.该算法选取非局部均值滤波作为框架,并通过机器学习来确定和优化参数,使得非局部均值滤波可以做到自适应处理.结果表明,该算法去块效果优于目前最新的形状自适应滤波法和维纳滤波法.     

基于离散余弦变换的非局部均值滤波算法

要非局部均值(non-local means,NLM)去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而,当噪声水平较高时,NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值,影响图像的去噪效果。针对上述问题,结合离散余弦变换(discrete cosinetransform,DCT)提出了基于DCT的非局部均值滤波算法。首先,利用DCT的低频系数重构图像,以达到滤除部分噪声的同时保护图像的主要内容。其次,利用重构图像较准确地计算图像块之间的相似度权重值,将NLM去噪算法用于噪声图像。实验结果表明,该算法能够得到较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和更好的视觉效果。     

非局部偏微分方程去噪模型

针对传统扩散模型中的边界模糊问题, 提出一种基于非局部信息的非线性偏微分方程去噪模型. 在新模型中引入非局部梯度以探测图像边界, 在区域内部和边界处以不同的速度进行扩散, 从而达到去噪和边界保持的效果. 数值计算采用单边格式计算非局部梯度, 以防止离散情形下边界信息的损失. 理论分析和数值实验结果表明了此模型的有效性.     

一种基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法

为克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失,使图像变模糊的缺陷,提出一种新的基于模糊逻辑的图像自适应去噪算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为更好地保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其他改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

一种基于窗长自适应的语音信号处理算法

首先指出固定窗长的窗函数在处理复杂语音信号时,通常会遇到保持短时平稳性和准确性的矛盾.继而提出一种窗长可以自适应的算法来解决问题,在维持短时平稳性的同时保证准确性.实验结果表明,通过窗函数的窗长自适应来响应复杂信号的频率变化,能够更准确、更有效地处理语音信号.     

基于自适应滑动窗的降落航班排序模型

对交通拥挤时进场航班进行合理排序，是空中交通流量管理的一个重要研究内容.通过对降落航班排序问题的研究，基于对降落总时间和计算量的优化，引入滑动窗模型.通过理论证明和仿真试验分析了窗体大小和步长对计算量和排序评估结果的影响.添加时间参数，使算法能自适应调节窗口大小和滑动步长.通过实际飞行计划仿真，本文的自适应滑动窗算法与先来先服务相比，明显减少了总降落时间，降低了航班调整力度.证明了算法的灵活性和实用性.     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能.关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

可预测起始搜索点的自适应准十字菱形搜索算法

分析了视频图像现有块匹配运动估计的技术特点,通过实验数据定量评价了各算法的优缺点,提出的一种改进的自适应运动估计算法:基于起始搜索点预测的准十字菱形搜索算法.该算法根据序列图像中运动矢量的十字中心偏置分布特性和运动矢量间的时空相关性,设计了一种准十字菱形搜索模板,并对静止块设定阈值,直接中止搜索;结合起始搜索点预测,并根据运动类型自适应选择搜索策略,使本文算法在保证了搜索准确性的同时,提高了运动估计的速度.     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

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.     

采用自适应背景窗的舰船目标检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像应用中,传统滑动窗口检测算法无法对近距、近岸或不同大小目标实现精确检测的问题,提出了一种自适应窗口的舰船目标检测算法。该算法首先利用阈值滤波实现海面的分离,然后通过对分离后待检目标的像素体积统计,剔除大体积陆地目标,得到待检目标,并根据其像素分布设置自适应窗口,通过对自适应窗口内目标像素和背景像素的分离统计,最终拟合得到待检目标附近背景的K-分布概率模型进行恒虚警检测。相对于传统滑动窗口检测算法,自适应窗口检测算法可实现对目标背景像素的精确统计及K-分布拟合,以及对舰船类目标的精确检测。实验结果证明,在相同的虚警概率条件下,对复杂海面情况的SAR图像进行舰船检测,自适应窗口检测算法比传统局部窗K-分布的恒虚警检测结果的品质因子高0.34。     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。