基于改进三维块匹配滤波的图像去噪算法

为了有效滤除樱桃图像在获取过程中混杂的不同噪声,保障图像识别与机器自动采摘时良好的图像信息质量,提出一种改进三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering, BM3D)的图像去噪方法.首先,在三维块匹配滤波的基础估计阶段构建自适应中值滤波处理器,滤除图像中部分椒盐噪声,并改进优化硬阈值、滑窗步长及三维硬阈值等关键参数快速滤除高斯噪声;其次,在基础估计阶段与最终估计阶段之间引入中值滤波,最大限度地去除图像中剩余的混合噪声;最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性,并对比分析改进前后算法的归一化均方误差、峰值信噪比、信噪比改善因子及结构相似性等性能.结果表明,改进的BM3D方法在保持好樱桃图像细节信息的同时,能有效去除高斯噪声和滤除大概率椒盐噪声,且随混合噪声干扰的增强,所提算法的去噪性能更佳且优于其他滤波方法.     

基于块匹配和共同向量的图像去噪研究

针对图像去噪过程中存在边缘细节信息丢失的问题,提出一种结合块匹配和共同向量的图像去噪方法。通过块匹配在像素块邻域内搜寻相似块构建向量集,由Gram-Schmidt求出共同向量,再由原始向量与共同向量的差经过线性最小均方误差估计后,与共同向量重建图像块。实验结果表明,方法能够有效去除图像的高斯白噪声,并能保持图像的边缘细节信息。     

一种精度改进的短时匹配滤波器和FFT的高速捕获算法

针对传统的短时相关和FFT(Fast Fourier Transform:快速傅里叶变换)相结合的高速信号捕获算法的优点以及不足之处,在该算法的基础上,提出了一种可以获得更高的捕获精度并且不需要大量增加FFT点数方法。该方法在获得相同的伪码精度的条件下,可以大大提高对载波多普勒频移的估计。仿真结果证明了该方法的正确性。更精确地捕获精度保证了GPS接收机能成功地进入跟踪状态。     

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。     

一种快速的曲波变换图像去噪算法

第二代Curvelet变换有两种数值实现方法,一种是基于非均匀采样的快速Fourier变换;另一种是基于特殊选择的Fourier采样的卷绕。本文将这两种实现方法进行了比较,并且将其应用到图像去噪中,分析噪声进行curvelet变换后的系数特点,采用曲波硬阈值去噪。试验结果表明,wrapping曲波变换算法比usfft算法具有更好的去噪效果,并且运算速度显著提高。     

一种新的高动态直扩接收机快速码捕获方法

针对接收信号存在大频偏的高动态直扩接收机伪码捕获时间长的问题,分析了高动态环境下匹配滤波检测器相关长度与相关后输出信噪比的关系,比较了相关后的几种检测算法的性能,分析了FFT校频技术的性能.在此基础上提出一种在高动态环境下的码捕获新方法,该方法采用分段匹配滤波相关、最大选择检测算法和二次内插的FFT校频技术.根据新方法设计了捕获电路模块.Matlab系统仿真结果表明,新的捕获方法可以容忍校正更大的频率动态范围,在较低信噪比下快速完成码捕获功能.     

快速离散余弦变换的一种新算法

本文提出离散余弦变换(DCT)的一种新的快速算法,其特点是变换长度任意,而且采用蝶形结构。与常规的算法相比,它具有更高的计算效率,结构也更规则。特别是当变换长度N=2~m×3~2时,其乘法次数比采用WFTA的DCT算法减少20～30％。     

基于傅立叶变换的三维轮廓线快速匹配算法

给出从提取物碎片轮廓线出发，解决空间曲线匹配来达到物碎片复原的方法。给出了用于查找三维轮廓线匹配的哈希矢量，以及基于傅立叶变换的轮廓线子段匹配算法，通过比较两条轮廓线的哈希矢量来分析曲线段的相似度。从理论上给出了判断曲线匹配的性质，如果曲线段之间的距离越小则哈希矢量之间的距离也越小。经实验征明，方法计算复杂性低，预测质量好，运行高效、稳定、纠错能力强。     

高维离散Fourier变换的一种快速算法

给出了一种高维整点的编码技术，进而得到了高维离散Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的一种快速算法。与现行的行列算法相比，乘法次数和迭代次数都大大减少。     

一种基于图信号处理的BP神经网络语音识别方案

文中研究图信号处理技术在语音信号处理领域的实现和应用。基于语音信号基本特征,提出一种语音图信号拓扑结构和图邻接矩阵新方案,即语音采样点为图顶点,全连接语音拓扑结构和语音样值差递减幂函数作为边权重。分析了新方案下浊音、清音和静音的图傅里叶变换。基于新方案下语音图傅里叶变换系数集中于低频的特性,设计图低通滤波器,并将该低通滤波器滤波后的语音信号进行基于BP神经网络的数字语音识别实验,正确识别率获得明显提高。     

2D视频转3D视频中快速块匹配运动估计算法

根据视频序列相邻帧之间运动矢量的时空相关性和概率分布特性,提出了一种快速块匹配运动估计算法。该算法使用了搜索起点预测准则、中止阈值准则和自适应搜索策略等。实验结果表明,该算法与三步法、菱形法等相比,减少了对静止块的搜索,在保证图像质量的同时,减少了搜索的点数,提高了运动估计的速度。     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

相位一致性加权的引导图像滤波去噪算法

针对传统引导图像滤波算法采用固定的正则化参数规整化因子造成光晕伪影现象的问题,提出一种相位一致性加权自适应规整化因子的改进引导图像滤波算法.因图像不同区域的纹理特性不同,利用相位一致性能够获取图像丰富的特征信息和精确的特征定位,对原有的规整化因子在不同区域通过惩罚自适应调整规整化因子,保证了图像降噪效果同时进一步保持边缘清晰.实验采用结构相似性因子(SSIM)与PSNR作为算法的定量评估指标.结果表明,采用相位一致性作为加权值规整化因子,有效地避免了传统引导图像滤波的光晕伪影现象,相对于传统引导图像滤波算法,降噪性能有一定提高,还能够很好地保持边缘细节信息.     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.     

一种快速图象中值滤波算法

提出了一种基于灰度图象的二维中值滤波快速算法。该算法每次只考虑滑动窗中移出和移入的数据，避免了传统算法中因排序所需的大量数据比较，该算法比较次数仅与前后两次窗口中值的差值成正比。     

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.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

一种中值滤波的快速算法

给出了一种中值滤波的快速算法,该算法利用了两次中值滤波的窗口内数据的相关性。在中值滤波过程中,除了第一个中值要用传统排序算法求得,以后的中值都是通过把新进入窗口元素在前一次排好的序列进行对分查找和内插操作求得。为了更于窗口移动,设计了一种数据结构,可以快速用新移入数据覆盖移出数据,大大减小计数量,还给出了窗口按“之”字形路线移动的２维中值滤波方法。     

基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾

为了解决基于暗通道先验的图像去雾算法运行效率低下的问题以及天空等明亮灰白区域去雾后的色彩失真问题,提出一种基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法。首先根据暗通道先验规律,得到粗略的透射率图和大气光估计值;然后用边缘保持滤波算法对粗略透射率滤波得到细节平滑、轮廓清晰的精细透射率图;再用阈值法对灰白明亮区域的透射率修正,之后用边缘保持滤波算法对修正后的透射率进行平滑,得到最终的透射率图。根据估计的大气光和透射率,利用大气散射模型即可恢复出无雾图像。经测试,该算法不仅具有很高的运行效率,而且对各种类型的薄雾图像都有较好的去雾效果。客观评测也表明,该算法在对比度增强程度、色调还原程度、结构信息复原程度方面的综合指标都优于其他算法。另外,所提算法还能够实现图像处理器(GPU)像素级的并行运算,对于分辨率为1 280像素×1 024像素的彩色图像,用型号为NVIDIA GeForce 9 800GT的GPU处理,速度可达10帧/s。     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。