一种基于PDE与结构-纹理分解的图像去噪方法

结合二阶偏微分方程的ROF图像去噪模型与四阶偏微分方程的LLT去噪模型,提出了一种结构-纹理分解的图像去噪模型。该模型先将噪声图像分解成结构、纹理和噪声三部分,然后利用ROF模型来控制图像的结构部分,利用LLT模型来控制图像的纹理部分,再将两部分耦合则得图像去噪的泛函极小问题。利用变分法获得与泛函极小问题等价的Euler-Lagrange方程后,然后采用梯度下降法求解所得等价方程,从而实现图像去噪。实验仿真结果表明本文提出的模型不仅能有效地去除噪声,而且在去噪的同时尽可能地保持图像的纹理特征。     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

基于小波分解的纹理图像检索

本文利用多层小波分解后的小波子带的统计信息(均值和方差)组成特征向量进行纹理图像检索是一种有效的方法。本文提出了一种利用准则函数选择有效小波子带的新方法。该方法能够去除对图像检索效果产生干扰的或冗余的小波子带,因此有效降低了特征向量的维数。实验结果表明该方法快速,有效,具有很好的检索效果。     

基于结构纹理分解的改进图像压缩算法

用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了一种改进的基于结构-纹理分解的图像压缩处理算法.理论分析表明这是分层压缩问题中一种普适的有效策略.从实验结果可以看出,这种处理方式相对于现有的结构纹理分解压缩的方式而言,始终具有一定的信噪比增益,相对于目前的JPEG2000压缩标准及单一的SPIHT、快速小波包变换(FWP)等算法具有一定的优越性.     

基于两维WAVELET分解的纹理图像分割方法

提出了一种纹理图像的分割方法，主要利用ＷＡＶＥＬＥＴ变换的多分辨率分析的特性，通过两维分解抽取图像的纹理特征，并对图像小窗口区域的特征进行聚类，该聚类结果可作为多层ＢＰ网权值学习的训练样本，进而利用ＢＰ网对各小窗口的特征进行分类以实现纹理图像的分割，实验证明，该方法对于纹理图像具有较好的分割效果。     

TV模型的结构纹理图像修复方法

针对TV模型无法修复纹理的现状,结合改进的TV方法,提出一种新的结构纹理图像修复方法.该方法首先获取待修复区域的纹理方向,然后将,TV模型在纹理方向上差分化求解.其保留了结构修复的特征,同时可以修复"Y"形甚至"X"形结构纹理缺失.实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息.     

基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.     

基于小波变换的纹理特征提取

提出了一种利用小波分解图像来提取图像纹理特征的方法,指出该方法有效提高了检索准确性,且检索效果较好。     

基于小波域的纹理图像分析

图像纹理信息丰富，准确地进行纹理特征描述，必须尽可能抓住其本质特征和属性。本文以小波域为分析基础，并结合图像特点，提出在全树状小波分解的基础上建立数学模型，在子图选择上用图像熵作为判据，使分解更有针对性并使计算效率得以提高。     

基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究

遥感图像纹理信息丰富，要准确地进行纹理特征描述，必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础，并结合遥感图像特点，提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型，在子图选择上用图像熵作为判据，使分解更有针对性，并使计算效率得以提高。     

一种基于偏微分方程的图像去噪方法

为有效去噪,基于全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型,提出一种图像综合去噪模型.该模型克服了全变分去噪模型带来的块效应以及四阶偏微分方程去噪模型在处理平滑区域时带来的不平坦现象.仿真结果表明,图像清晰度有了较大改善.     

基于多小波变换的图像去噪改进算法

在介绍多小波理论的基础上,提出一种基于多小波的自适应图像去噪算法,该方法根据多小波系数在不同子带、不同方向上的特性自适应选取不同的最佳阈值,然后再与图像的分解尺度函数因子结合起来。实验表明,与单小波和其它使用不同预处理过程的传统多小波去噪方法相比,该方法有效地去除了白噪声,进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和最小均方误差（MSE）。     

分数阶小波时频域的图像去噪新方法

为了提高图像的质量以及满足后续图像处理的需求,提出了一种基于分数阶小波时频域的图像去噪新方法。该方法通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内,在时频域内实现图像的去噪处理,最后通过分数阶小波逆变换实现图像的重构。图像去噪实验结果表明:采用该方法去噪后的图像输出峰值信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持图像细节。     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

基于Perona-Malik模型改进的图像去噪方法

结合冲击滤波器和Perona-Malik(P-M)模型提出一种新的图像去噪模型,在增强图像细节的同时,能够抑制噪声的放大和过冲现象,同时给出的扩散函数可以使模型达到更好的图像去噪效果。仿真结果表明,使用本文模型进行去噪处理后得到的图像在视觉效果和客观评价标准方面均优于P-M模型、CLMC模型以及传统的模型,在去除噪声的同时,能够更好地保留图像的细节和边缘特征。     

基于Perona-Malik模型改进的图像去噪方法

结合冲击滤波器和Perona-Malik(P-M)模型提出一种新的图像去噪模型,在增强图像细节的同时,能够抑制噪声的放大和过冲现象,同时给出的扩散函数可以使模型达到更好的图像去噪效果。仿真结果表明,使用本文模型进行去噪处理后得到的图像在视觉效果和客观评价标准方面均优于P-M模型、CLMC模型以及传统的模型,在去除噪声的同时,能够更好地保留图像的细节和边缘特征。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

基于纯各向异性扩散和四阶PDE的混合去噪方法研究

综合纯各向异性扩散模型和四阶PDE模型在图像去噪中的特点,提出一种新的去噪模型——基于纯各向异性扩散和四阶PDE的混合去噪模型.该模型克服了四阶PDE模型过多损失边缘信息和纯各向异性扩散模型在平滑区域产生阶梯效应的缺点,在有效去除噪声的同时,既抑制了阶梯效应,又很好地保持了图像的边缘和纹理细节信息.     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。