结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

基于层内和层间局域特性的小波域贝叶斯收缩去噪

采用双树复数小波变换对图像进行分解与重构,在BayesShrink阈值去噪的基础上,提出了基于小波系数层内和层间局域特性的自适应阈值去噪算法;构造出具有层内和层间局域特性的统计量和相应的映射,产生新的BayesShrink阈值.实验表明本方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波去噪方法.     

基于Ridgelet变换的自适应软硬折衷图像去噪算法

给出了Ridgelet变换的概念及其实现算法,将Ridgelet应用于图像去噪,并提出了基于Ridgelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Ridgelet子带进行阂值化．实验结果表明该方法优于小波图像去噪方法．     

基于Ginzburg-Landau泛函二值图像复原的快速算法

首先,回顾了基于Ginzburg-Landau泛函松弛的双阱势模型和2种经典的算子分裂算法,并将近年来相场计算问题中的新迭代算法引入问题求解中.然后,通过引入辅助变量建立等价的约束优化问题,基于交替方向乘子方法设计了子问题具有闭形式解的迭代格式.最后,通过设计大量的二值图像复原实验来评估这类算法的有效性.结果表明,当噪...     

基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法.首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值.当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值.仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节.     

基于双树复小波变换与非线性扩散的图像去噪

首先对图像进行双树复小波变换得到不同尺度上的子带图像,然后对子带图像进行非线性扩散,充分利用双树复小波变换和非线性扩散两者的优点,更好地抑制噪声保留图像边缘纹理等细节信息。     

多媒体资源库中图像去噪处理技术研究

针对多媒体资源库中图像斑点噪声产生的原因,本文提出一种新的斑点噪声抑制算法:将小波提升方案与Directionlet变换相结合,利用改进的小波软阈值算法对图像变换域进行局部去噪。仿真实验表明,该算法能够有效去除斑点噪声,较完整地保持图像中的边缘和理纹细节信息,取得了良好的视觉效果。     

基于离散余弦变换的非局部均值滤波算法

要非局部均值(non-local means,NLM)去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而,当噪声水平较高时,NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值,影响图像的去噪效果。针对上述问题,结合离散余弦变换(discrete cosinetransform,DCT)提出了基于DCT的非局部均值滤波算法。首先,利用DCT的低频系数重构图像,以达到滤除部分噪声的同时保护图像的主要内容。其次,利用重构图像较准确地计算图像块之间的相似度权重值,将NLM去噪算法用于噪声图像。实验结果表明,该算法能够得到较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和更好的视觉效果。     

带钢表面检测中压缩感知图像去噪方法

带钢表面图像中存在高斯噪声、椒盐噪声,以及信号的稀疏性问题,为此研究一种压缩感知图像去噪方法,建立基于分段正则化OMP算法的图像去噪模型,经过边裂、孔洞、辊印三种典型缺陷图像去噪处理的仿真实验和对比分析,结果表明在信号稀疏度未知的情况下仍然能够有效可靠地重构信号,保证全局优化的同时提高了算法的运算速度;特别是峰值信噪比(PSNR)值较高,可以有效的滤除噪声污染,改善图像质量,并能满足图像实时处理要求。     

图像去噪的ROF模型及仿真实验

基于PDE模型的图像去噪是一种非常有效的方法,本文给出了离散迭代格式,通过C++仿真实验验证了算法对抑制噪声的有效性,实验结果显示该算法能很好地保持边缘等细节特征,且峰值信噪比得到有效提高。