基于方向信息测度的非局部正则化图像去噪方法

针对非局部正则化在图像去噪过程中计算复杂度高、复原速度慢的问题,基于方向信息测度提出了改进的非局部正则化方法.在图像的边缘轮廓区域使用保边性能较好的非局部正则化方法,而在图像的平坦区域使用各向异性全变差模型,且该全变差模型由基于Bregman迭代正则化方法的快速迭代算法进行求解.实验结果表明:基于方向信息测度的非局部正则化方法在快速消除图像噪声的同时,能有效地保留图像的边缘和纹理等结构信息.     

基于分裂Bregman算法的全变差图像修复

图像修复是指对一副图像受损或缺失区域的图像内容的重建。全变差正则化是一个有效的恢复锋锐边缘图像的修复方法。本文重点研究了全变差正则化图像修复方法,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明,基于分裂Bregman算法的全变差图像修复方法是有效的,复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有较好表现。     

图像去噪LOT模型的分裂Bregman方法

基于分裂Bregman方法具有较快的收敛速度以及在迭代过程中保持正则化参数为一个常数的优点,提出用分裂Bregman方法来解图像去噪LOT模型的第2步.实验表明,与原始的梯度下降法相比较,该算法具有较快的收敛速度,又能较好地复原图像.     

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.     

一种权重的高阶扩散图像盲复原方法

为了实现对模糊噪声图像的清晰化盲复原,提出了一种权重的高阶扩散图像盲复原方法。首先,在模糊核的估计阶段,运用一种各向异性扩散的图像结构提取策略和shock滤波器将图像中的强边缘准确地提取出来,并利用提取的图像强边缘实现对模糊核的准确估计;然后,在图像的复原阶段,利用高阶扩散模型和权重平衡参数,针对复原图像,提出了一种权重的高阶正则化约束来实现图像的清晰化复原;最后,运用了一种分裂的布雷格曼(split Bregman,SB)最优化迭代策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明,较近几年的一些具有代表性的图像盲复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进,而且客观的峰值信噪比也增加了1.0~2.7 dB。     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中,由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性,当加速因子增大时,其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型,引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解,进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明,与传统TV正则化SENSE重建相比,此算法不但迭代次数少、收敛速度快,而且能够有效消除混叠伪影,提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

基于布雷格曼迭代的稀疏正则化图像复原方法

为了实现模糊噪声图像的清晰化复原,提出了一种基于布雷格曼迭代的稀疏正则化约束的图像复原算法。首先,运用差分算子,得到图像中各个方向上的梯度信息;然后,利用提取的梯度信息,得到图像边缘各个方向上的权重;并结合稀疏性原理,针对复原图像,提出了一种权重的稀疏性正则化约束;最后,运用了一种布雷格曼迭代(Bregman Iteration,BI)策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明,较近几年的一些具有代表性的图像复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进,而且客观的信噪比增量也增加了0.3~2.5 dB。     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法

提出了一种自适应的L1-L2范数正则化图像去噪方法.相比传统的L1范数正则化与L2范数正则化,新方法有效消除了阶梯效应,同时较好的保持了图像边缘信息.为了提高计算效率,将Split Bregman算法框架应用到提出的模型中,有效的提升了收敛速率并减少了计算时间.实验结果与分析验证了L1-L2范数正则化模型在图像去噪效果与计算效率的有效性.     

自反Banach空间中右Bregman强非扩张映射的强收敛定理

本文在实自反的Banach空间中针对有限族右Bregman强非扩张映射公共不动点构造了一类新型的Mann-Halpern型迭代算法,在适当条件下证明了该算法产生的序列的强收敛性.更进一步地,本文将此方法应用到求解极大单调算子的零点问题上.     

一种基于线性化Bregman迭代的图像去模糊新方法

基于线性化Bregman迭代法带有软阈值算子的A+算法,结合广义逆迭代格式,提出一个新的混乱迭代方法求解图像的去模糊问题。在算法上充分考虑对细节信息的有效利用,以弥补在每步迭代过程中为了去模糊而过滤掉的图像细节特征的损失,达到有效滤波的效果。同时在计算时间和恢复效果之间取得平衡。数值试验结果表明,新方法在提高计算效率的同时还能得到很好的图像恢复效果,特别是细节特征和稀疏纹理的恢复。     

基于分割Bregman迭代的内-外置电极电容层析成像

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题的病态性和不适定性,提出了一种基于分割布雷格曼迭代(split Bregman iteration,SBI)的图像重构算法。在目标函数中引入基于参考图像的正则化、低阶约束和空间约束,从而提高成像质量和空间分辨率。对内-外置电极的ECT敏感场内环形区域进行图像重建。仿真结果表明:与Tlkhonov正则化算法和Landweber迭代算法相比,基于布雷格曼迭代的图像重建算法具有较好的空间分辨率,图像误差降低至0. 162 1,图像相关系数提升至0. 874 4,图像重建的精度和质量较高,说明了该算法在ECT图像重建领域的可行性和有效性。     

改进正则项的图像盲恢复方法

图像恢复是一个反卷积过程,这一过程通常是病态的,其中的盲恢复是一个最常见也最具挑战性的问题?由于盲恢复过程中缺乏点扩散函数的相关先验信息,使得这个过程变得更为复杂?为了保证在得到光滑图像的同时也可以很好地保持图像的边缘信息,本文提出了一个改进的全变分正则项的盲恢复模型,并结合分裂Bregman算法对模型进行了求解?数值计算中采用了快速傅里叶变换和shrinkage公式来降低计算复杂度?数值实验分别对模糊图?含有噪声和高斯模糊的灰度图进行了处理,得到了满意的结果?     

各向异性扩散滤波器的迭代停止准则

利用各向异性扩散滤波模型对图像进行平滑的过程中,迭代停止准则对图像平滑的效果有着重要的影响．本文提出了一种简单实用的最优停止准则,该准则确定了一个标准,使得平滑后的图像与噪声的相关性最小时停止迭代。它易于实现而且有很强的通用性。实验结果表明该算法可以在图像平滑过程中适时地停止迭代,获得满意的图像平滑效果。     

一种Turbo迭代译码的联合自适应方案

迭代译码可以提高Turbo码的译码性能,但也增加了译码时延。为了降低Turbo译码时延,提出了一种联合自适应优化方案,首先在保证系统总体性能要求的情况下,利用外部自适应迭代准则确定迭代次数,然后在此基础上进一步采用内部迭代停止准则,该联合自适应迭代方案的平均迭代次数比单独的外部和内部迭代方案都小,误帧率性能与外部自适应迭代相当。     

基于ADMM的TV图像重建算法研究：设计、实现及评估

稀疏重建是当前CT(computed tomography)领域的研究热点,其实质是用稀疏视角下的投影来重建图像,以减少扫描过程中对病患的辐射剂量。随着压缩感知理论的提出,稀疏重建算法已经被广泛应用到了医学CT中。TV(total variation)算法是可以实现稀疏重建的一种有效方法。本文设计了一种基于ADMM(alternating direction method of multipliers)的TV算法,先将非约束的优化问题转换为约束形式,然后引入乘子,最后通过交替方向法实现迭代过程。该方法将复杂的优化问题分解为了若干个具有闭合形式的子优化问题,故迭代速度较快。仿真实验表明,与传统的滤波反投影算法相比,该算法可以实现稀疏角度下的高精度图像重建。同时还初步探讨了平衡因子在不同噪声情形下对重建精度的影响。