基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 d B,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果.     

基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯白噪声,提出一种基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪算法.首先,将含噪遥感图像通过剪切波变换多尺度分解得到不同子带,利用剪切波域下高斯白噪声系数的统计关系估计去噪阈值;其次,计算高频子带的拟合优度检验统计量,将统计量与去噪阈值相比较进行去噪;最后,对系数矩阵进行剪切波逆变换重建去噪图像.仿真实验结果表明,该算法能有效去除遥感图像中的高斯噪声,保持图像的边缘纹理信息,并且在不同噪声水平下,均获得了较高的峰值信噪比,其中与剪切波阈值去噪算法相比平均提高0.33 dB.     

NSST域三维块匹配的SAR图像相干斑抑制算法

为了降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中相干斑噪声对后续应用的影响,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域三维块匹配的相干斑抑制算法。该方法能够充分利用图像的自相似性和稀疏性,在抑制相干斑的同时保留图像的细节。为了较少计算量并增强相似块匹配的鲁棒性,使用灰度理论(grey theory,GT)进行相似性度量得到相似块组; 为了获得更多方向的细节信息,将相似块组变换到NSST域实现多尺度多方向的分解并对系数进行收缩滤除相干斑噪声; 将NSST系数反变换并利用相似性作为权重得到相干斑抑制后的SAR图像。通过在真实SAR图像上进行测试实验,进一步验证了相似块匹配方法及相干斑抑制算法的有效性,有利于SAR图像的后续应用。     

多尺度稀疏表示的Contourlet域图像去噪

提出了Contourlet域多尺度稀疏表示的自适应阈值图像去噪算法.首先,在分析了Contourlet域多尺度图像稀疏表示的基础上,提出了Contourlet域自适应阈值去噪算法;其次,详细地讨论了该算法选择不同的Contourlet域参数对图像去噪性能的影响,并比较了在等同的条件下Contourlet域与Wavelet域的去噪效果.实验结果表明,本文算法以及选择合适的Contourlet域参数进行图像去噪能有效地抑制图像噪声、保留边缘和轮廓信息.     

一种基于去冗余字典的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础.结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好的处理图像去噪问题.在正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用K-奇异值分解(K-SVD)算法对图像进行去噪.为了得到更好的去噪效果,改进了字典更新算法,对字典原子进行优化选择,去除冗余的字典原子,并用图像块替换字典原子,用于提高字典训练的效率,与自然图像数据相适应.实验结果表明,与小波去噪算法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的细节和边缘特征,去噪后的图像更为清晰.     

基于边缘增强和稀疏表示的图像混合去噪算法

稀疏表示和非局部相似性在图像去噪领域扮演着越来越重要的角色,并且取得了很好的去噪效果.解决了高斯噪声和椒盐噪声混合的图像去噪问题.在去噪过程中,如何更好地保留图像中原有的边缘信息是一个很重要的问题.为此提出了在稀疏表示和非局部相似性的基础上,引入Sobel算子的算法.实验结果表明,该算法去噪效果突出,并且能够在去噪的同时保留图像的边缘信息,为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的方法.     

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。     

评价SAR图像去噪效果的无参考图像质量指标

为了客观、自动化地对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪效果进行评价,基于比例图像在空间域及小波域的统计特性,提出了一种无参考图像质量指标。先使用二维离散小波变换对比例图像和SAR原图进行小波分解,根据最高频域的小波系数计算得到相干斑噪声的标准差,然后利用针对SAR图像改进后的α边缘评价指标计算比例图像和SAR原图在空间域的边缘相似度系数,最后通过加权算法得出一种无参考图像质量指标。通过SAR仿真图和SAR原图的去噪评价实验,证明了新提出的质量指标能够对SAR图像去噪效果进行客观且自动化的评价。     

基于双边滤波-BM3D算法的GPR图像去噪

为了增强地质雷达(GPR)图像,将双边滤波和三维块匹配算法(BM3D)相融合,提出了一种联合去噪算法.同时,研究了不同方差下的峰值信噪比,并采用最大化真实图像和估计图像之间的结构相似性对去噪后的图像进行了客观评价.实验结果表明,与单一的去噪算法相比,联合去噪算法能够更好地保持地质雷达图像中缺陷目标体边缘的完整性,具有较...     

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.     

基于仿射不变块相似度量的BM3D图像去噪算法

针对使用规则的正方形块去噪可能产生伪影, 或图像受到仿射形变时使用正方形块寻找到的相似块数量将会减少的问题, 提出一种基于仿射不变块相似度量的BM3D(block matching and 3D filtering)图像去噪算法. 首先, 在块匹配过程中, 使用椭圆块代替规则的正方形块进行块匹配分组, 形成三维椭圆块组; 其次, 使用仿射不变块相似度量计算两个椭圆块之间的距离判断其相似度, 该度量通过自动调整块大小与形状进行块比较, 能寻找到更多的相似块, 将其用于图像去噪. 实验结果表明, 该算法可有效提高去噪效果, 获得良好的视觉效果, 与原始BM3D算法相比, 具有较好的峰值信噪比.     

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。     

基于几何特征聚类的SAR图像降噪

合成孔径雷达（SAR）图像中的相干斑噪声严重干扰了图像的自动解译。本文结合非局部滤波技术,提出了一种新的基于图像块处理的滤波方法。该算法首先提取SAR图像的几何特征,然后根据几何特征对图像块进行聚类,根据乘性噪声模型,对具有同一类几何特征的图像块进行非局部加权滤波处理,在充分利用图像块的强度相似性的同时,保留了SAR图像的几何结构特征。仿真图像和真实SAR图像的实验结果证实了本文算法的有效性。     

基于多尺度学习型字典表示的极地浅层探冰雷达图像去噪算法

为了更好地解决极地浅层探冰雷达回波信号中的杂波和噪声问题,提出了一种基于多尺度学习型字典表示的极地浅层探冰雷达图像去噪算法。该算法首先通过曲波变换构建曲波系数矩阵,在曲波域使用自适应字典学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,最后利用去噪和修正后的曲波系数重建浅层探冰雷达剖面图像,完成最终的去噪。结果表明:相较于曲波变换去噪算法、K-SVD(K-奇异值分解)去噪算法,改进的算法不但能够有效地去除噪声,提高图像的峰值信噪比,而且探冰雷达图像的边缘轮廓信息得到了较好的保留,有着良好的视觉效果。     

基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.