张量扩散滤波在极化SAR图像降噪中的应用

为完成对全极化SAR图像相干斑噪声的有效抑制,引入了张量扩散模型。分析并引入了规范化的张量扩散模型,并对扩散张量的设计进行了分析。结合全极化SAR图像数据的格式,对扩散方程进行了改造,提出了适用于协方差矩阵数据格式的滤波方程,并给出了算法的实施步骤。对AIRSAR数据集中的样本图像Flevoland进行了定性的、定量的实验,实验结果表明,新的算法能够有效的提高等效视数并保持图像的空间分辨率和SAR数据的极化属性。     

一种基于边缘增强扩散的凸集投影图像重建方法

将边缘增强扩散与凸集投影算法相结合,提出了一种基于边缘增强扩散的凸集投影方法.该方法能在一定程度上减少噪声的影响,解决重建后图像的振铃问题,且信噪比有一定的提高,改进超分辨率重建图像的效果.实验表明两者能实现很好的结合.     

一种基于非线性结构张量的边缘增强算法

基于偏微分方程的增强算法是解决图像边缘结构增强问题最有效的方法之一。本文提出一种将非线性结构张量与非线性边缘增强相结合的算法。其中,非线性结构张量的邻域选择方式能更好地描述图像局部几何结构,非线性边缘增强的各向异性扩散方式更有利于在增强边缘的同时有效地降低噪声水平。实验结果表明,本文算法不仅有效地增强了图像边缘,而且在噪声水平较高的环境下也有着良好的表现。     

对时间的分数阶扩散方程在图像恢复中的应用

提出了一种包含对时间的分数阶导数的非线性扩散方程,它是对Perona-Malik的非线性扩散方程和Cuesta提出的方程的推广,介于非线性抛物方程和非线性双曲方程之间,从而能有效地控制扩散过程,使得在去除图像噪声的同时能够尽可能地保留图像的边缘等细节信息.数值试验结果显示,该方程比Perona-Malik的非线性扩散方程有更好的去噪效果.     

一种遥感影像噪声抑制各向异性扩散算法

噪声抑制是遥感影像处理中一个重要研究课题,但常用的去噪算法会造成细节损失。为有效抑制噪声,同时保护边缘,本研究在Perona-Malik扩散模型基础上,提出了一种新的基于方向信息测度和边缘隶属度的各向异性扩散滤波算法。本算法的核心思想是根据遥感影像在其均匀区域各向同性扩散而在边缘细节区域各向异性扩散的这种局部特征,将影像分为边缘区和非边缘区两个区域,对非边缘区采用常规Perona-Malik扩散方程完成噪声的滤除,而对边缘区采用基于方向信息测度的非线性扩散方法进行处理,在平滑去噪的同时对边缘进行修整,不仅可以很好保持边缘细节信息,而且可以对其进行增强。实验结果表明,该算法的峰值信噪比、均方误差、辐射分辨率等参数均优于常规算法,提高了遥感影像的等效视数,有效消除了影像中的相干噪声。算法具有良好的应用前景和实用价值。     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

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。     

基于方向扩散方程的图像融合方法

图像融合是在图像处理领域的一个重要应用,方向扩散方程是一种有方向性的扩散,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。本文基于这一特点,将方向扩散方程运用到图像融合当中.结果表明,经方向扩散方程处理后的融合图像,物体可以很好地与背景融为一体,视觉效果上比直接嵌入有了很大的改善。     

超声图像斑点噪声限制的非线性各向异性扩散

结合非线性各向异性扩散和斑点噪声的限制,有效抑制临床超声图像斑点噪声.基于最小均方误差方法得到瞬时方差系数作为边缘检测器去控制扩散方程,并将经过对数压缩的斑点噪声模型限制通过附加能动项引入,通过能量最小化,自动估计附加能动项最优权值.仿真图像和临床超声图像实验证实,该算法能有效抑制斑点噪声、保留纹理信息.     

基于NSCT变换与自蛇扩散的SAR图像相干斑抑制算法

针对SAR图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法。该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解,然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波,最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

基于区域型MRF的SAR图像分割算法

针对迭代区域生长算法(IRGS)在处理含相干斑噪声严重的合成孔径雷达(SAR)图像时具有的边缘定位不准确和初始过度分割的两大不足,文章提出了一种新型的改进分割算法.通过各向异性扩散滤波(SRAD)抑制SAR图像的斑点噪声并增强图像的边缘信息,采用分水岭分割与区域邻接图(RAG)构建SAR图像的区域化表达.在此基础上,与...     

基于结构纹理分解的图像去噪方法

针对图像去噪时,细小的边缘和纹理容易被磨光,及其线状结构容易被破坏,提出一种基于结构纹理分解的图像去噪方法。首先用Vese-Osher模型将噪声图像分解为结构部分和纹理部分,然后用改进的P-M扩散和相干增强扩散结合方法对纹理部分去噪,最后重新组合结构部分和去噪后的纹理部分,得到最终去噪的图像。数值试验结果表明,方法有效提高了图像去噪的质量,较好地保护了边缘、纹理信息,恢复其光滑的线状结构。     

基于NSST域非线性扩散滤波修正的人脸偏振热像融合算法

为使边缘特征与纹理细节更加突出，先利用非负矩阵将Stokes参量图像Q、U分别与I融合；然后利用NSST分解为高频与低频；再采用修正的非线性扩散滤波滤除高频子带噪声；最后以区域能量最大和匹配规则进行高低频系数融合，并通过剪切波逆变换获得最终融合图像。实验表明，基于NSST域非线性扩散滤波修正的融合算法可增强人脸轮廓、边缘和纹理信息，平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等评价指标显著提升，视觉效果好。     

一种基于统计特性的邻域均值滤波算法

在对传统均值滤波研究的基础上，提出了一种改进的数字图像均值滤波算法。该算法经实验证明在滤除数字图像高斯噪声币口随机散点噪声时较传统方法有更好的效果，得到的图像边缘清晰。同时，还尝试将这种改进算法币口传统算法相结合以求在增强图像边缘保护效果的同时使图像同态区域得到更好的平滑。     

一种基于保留边缘的SAR图像相干斑滤除方法

研究一种能保持边缘的星载ＳＡＲ图像相干斑噪声滤除方法,常规滤波算法在滤除噪声的同时也带来了图像边缘模糊问题,利用多种检测图像边缘算法的有机组合,首先提取出图像边缘,然后将边缘从图像中剔除,对剩下的无边缘噪声图像用改进Ｌｅｅ滤波法进行噪声抑制,再把边缘图像加入,最后得到了能保持边缘的ＳＡＲ图像相干斑滤除图像。用实际数据进行检验,并和常规方法得到的结果比较,验证了本算法的有效性。     

P-M扩散方程图像去噪方法分析

目的 对P-M扩散方程图像去噪方法的原理及参数选取问题进行分析.方法 通过傅立叶变换法和图像特征方向的正交坐标系方法.结果 该方法比从P-M扩散方程本身出发讨论其去噪原理更为直观.结论 为P-M扩散方程图像去噪的参数选取提供了理论依据.     

多方向几何非线性扩散图像去噪方法

现有几何非线性扩散滤波器同时在水平和垂直方向进行扩散,没有考虑图像边缘的方向性,有损其去噪效果.提出根据像素8-邻域方向的梯度值检测边缘点及其边缘方向,对边缘点仅沿该边缘方向进行几何非线性扩散,而对非边缘点进行4个方向上的几何非线性扩散.5个等级噪声强度和5个典型加噪图像去噪实验结果表明,本文方法能够更有效地去除图像中的噪声,同时更好地保护图像边缘.     

一种基于反应扩散方程的彩色图像边缘检测方法

针对彩色图像边缘自适应阈值设置的问题, 利用反应扩散方程的动力学性质, 通过优化反应扩散方程的扩散系数, 提出一种基于反应扩散方程的细胞神经网络彩色图像边缘检测方法, 使阈值更具适应性. 结果表明, 通过基于FitzHugh-Nagumo反应扩散方程改进的细胞神经网络可更好地进行彩色图像边缘检测, 与几种常用方法进行实验对比的结果也表明, 该方法在检测彩色图像边缘上既能保证检测边缘的准确性, 又能很好地保持图像边缘的颜色信息, 并在定量和定性分析中优于其他几种常用方法.