小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

阈值函数的选取对图像去噪的影响

摘要：在小波阈值去噪中,阈值函数的选取是非常重要的,阈值函数的不同选取直接影响到去噪的效果。本文在软硬阈值函数的基础上提出了一个阈值函数,仿真实验表明,利用本文阈值函数去噪,效果要优于软硬阈值函数。     

星载SAR地面目标回波模拟的RTPC与2DFFT算法对比

对经典的RTPC算法进行了仿真实验。分别对静态点、点阵和面目标进行回波模拟,用多普带力法成像算法验证了回波的正确性和有效性。对2DFFT算法进行了仿真实验,模拟了静态点、点阵、面和分布目标的回波数据,并通过成像验证了算法的正确性和有效性。对比上述两种算法的原理、误差、计算量、数据所需存储空间和仿真运行时间,结果表明:距离时域脉冲相干法(RTPC)算法从SAR原理出发,简单易懂,但运算速度较慢,适用于目标较简单的情况。二维频域快速傅氏变换法(2DFFT)算法从系统角度出发,应用二维FFT计算回波,速度较快,适用于模拟较大、较复杂的目标场景。     

基于Contourlet变换的SAR图像压缩算法

针对小波变换不能充分表示图像的方向性信息,以及Contourlet变换过采样的问题,提出小波与Contourlet相结合的变换对SAR图像进行稀疏表示。分析了Contourlet变换系数的特点。采用固定阈值对小系数进行了剔除。最后结合游程编码对SAR图像进行压缩。实验表明,此方法较小波变换和Contourlet变换的SAR图像压缩方法有更好的效果。     

基于奇异值分解和形态滤波的图像噪声抑制算法研究

通过对在空域上图像去噪问题进行研究,发现一些经典的算法在保留信号细节部分出现了模糊细节或块状现象。针对此问题提出了一种基于奇异值分解和形态滤波的图像噪声抑制算法。首先利用奇异值分解后截取最优特征值得到预处理后的图形,然后利用基于不同大小的可变结构元素的改进的形态滤波函数从不同角度得到各方位去噪图像,结合自适应最优权系数法加权合成处理得到最后的无噪声图像。算法在抑制噪声的同时更好保护了边缘特征信息。理论分析和实验结果表明算法的有效性。     

大椭圆轨道SAR滑动聚束模式设计及斜距模型

针对大椭圆轨道合成孔径雷达存在大偏心率,时变轨道高度及时变卫星速度等特性,首次开展了大椭圆轨道SAR滑动模式设计研究.对大椭圆轨道SAR滑动聚束模式设计,考虑了不同轨道位置处不同分辨率改善因子、地面波束足迹一致性、天线扫描角度、天线扫描角速度等.对大椭圆轨道SAR滑动聚束模式回波斜距模型研究.仿真分析结果表明大椭圆轨道SAR滑动聚束模式参数需要随轨道位置变化进行调整,为了满足成像需求斜距模型需要展开到三阶.      

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

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.     

一种改进的中值滤波算法及其应用

为有效解决传统中值滤波算法在保护图像细节方面存在的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法.该算法对滤波窗口中像素进行了分块处理,再对处理的数值取中值.通过对图像边缘像素进行横向和纵向扩展,改善了图像的边缘信息.将该算法应用到医学图像中,并将实验结果与其他算法进行了比较,证明了本文算法的有效性,在去除噪声的同时,更好地保护了图像的细节.