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BM3D降噪算法在塔吊裂缝图像中的应用

塔吊出现裂缝一直是塔吊事故频发的一个重要安全隐患因素,为了实现对有噪图像的滤波去噪,从而提高对裂缝图像识别的准确性,将之应用在工地安全管理上,进而更好地避免塔吊事故的发生.一种结合了空域和变换域的图像滤波算法优点的三维块匹配(BM3 D)图像去噪算法,针对塔吊裂缝图像,通过大量实验比较分析了其他滤波算法在塔吊裂缝识别上的效果,证明了BM3 D算法在塔吊裂缝定量分析中的可行性,并进一步提出下一步的改进方向来更好的针对塔吊安全管理.     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时,由于海底混响、散射回波和设备等因素,会产生严重的斑点噪声干扰,降低图像质量.为了克服这一挑战,提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法,将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像,用真子集、不确定集和假集表示,实现分离噪声,保留有效信息;再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声;对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构,达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明,本文方法能够提高图像视觉效果,改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标,同时也适用于去除高密度噪声.     

结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法

针对加权双边滤波方法在边缘纹理方面保留不好使得图像模糊的问题,提出一种结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法.该方法使用加权双边滤波器将噪声图像分解为低频部分和高频部分,然后将Curvelet变换的折衷阈值应用于高频部分用以保留图像纹理细节,最后将低频部分和处理后的高频部分进行重构得到去噪图像.实验结果表...     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

一种自适应双边滤波的超声图像去噪

超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息,但超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别、病情诊断及定量分析造成不利影响。文中在传统双边滤波既能去噪又能保持图像边缘信息性质的基础上,对传统双边滤波的灰度权系数部分进行了改进,使其局部自适应。实验结果表明了该算法的有效性。     

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.     

基于双边滤波的HDR图像色调映射算法

高动态范围(HDR)图像是一种表达了超过一般显示器所能表示的真实场景中亮度大范围变化的图像类型,能够很好地区分场景的明暗区域,呈现更多的细节信息.为了能够在低动态范围显示器上显示HDR图像,需要进行动态范围压缩.采用一种基于双边滤波的HDR图像动态范围压缩算法,首先计算每个像素点亮度值,然后对其进行双边滤波处理,最后进行对比度的压缩并生成最终的图像.实验结果表明,该算法合成的HDR图像整体明暗效果较好,细节信息丰富.     

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...     

引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪

针对红外图像存在噪声较大的问题,提出了一种引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪方法.该方法通过将引导滤波与三维块匹配方法相结合,采用二次联合滤波的策略减轻了三维块匹配去噪方法在平滑区产生明显的“抓痕”现象.通过BM3D (block method of 3-dimension)去噪方法得到初始滤波图像;对噪声图像在低尺度进行BM3D去噪得到比较平滑的引导图像,用引导图像指导初始滤波图像进行二次滤波.仿真结果表明,提出的算法既保持了BM3D去噪算法的优秀性能,且具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比及结构相似度.     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪

针对非局部均值(non local mean,NLM)相似性度量不够准确的问题,提出一种基于模糊度量的视觉特征相似度的改进非局部均值图像去噪算法.利用模糊度量理论构建视觉特征度量相似性函数作为衡量图像像素点相似性;将平滑核函数代替高斯加权核函数,提高运算速度和避免滤波参数的设置;利用构建视觉特征相似性度量生成的平滑核函数,对图像进行去噪.由于改进方法考虑图像视觉结构特征,更加完善了非局部均值结构相似的特点.在高斯噪声和椒盐噪声下,用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价指标分别对比分析提出方法与几种优秀的改进NLM方法的降噪性能.实验结果表明,改进的新方法在去噪性能方面得到较高的提升,同时降低了相似度计算的复杂度和减少了参数设置问题.     

基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。     

基于改进型P＆M模型算法的图像去噪

高斯滤波算法在去噪时能平滑图像,但是会破坏图像的边缘细节,而基于PDE的各向异性扩散的P＆M模型算法在去噪时能保留图像的边缘细节,但是会出现零散的斑点。结合两种算法的优点,通过对扩散系数进行改进,提出一种改进型P＆M模型算法。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声图像中的高斯白噪声和椒盐噪声,能够更好地保留图像的边缘细节,与高斯滤波算法和P＆M模型算法相比,改进型P＆M模型算法具有更好的去噪性能。     

一种基于小波变换的迭代自适应图像除噪算法

借鉴卡尔曼滤波的思想,建立了一种基于小波变换的自适应迭代图像除噪算法.实验结果表明,算法是有效的.     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

具有去除椒盐噪声能力的改进双边滤波算法

针对双边滤波器不能有效去除椒盐噪声这一特点,本文提出了一种自适应大小的模板替换算法,通过先替换双边滤波模板区域像素值,再对替换后的模板区域做双边滤波,使其在具有双边滤波保边并去除低频噪声能力的基础上兼具去除椒盐噪声的能力.实验结果证明:本文提出的算法在双边滤波的基础上可以有效去除图像中的椒盐噪声,与几种经典去除椒盐噪声的算法相比,在噪声密度10%~90%的情况下,峰值信噪比(PSNR)平均值提升5.8%以上,结构相似性(SSIM)平均值提升2.75%以上.