基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪； 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪; 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

多尺度稀疏表示的Contourlet域图像去噪

提出了Contourlet域多尺度稀疏表示的自适应阈值图像去噪算法.首先,在分析了Contourlet域多尺度图像稀疏表示的基础上,提出了Contourlet域自适应阈值去噪算法;其次,详细地讨论了该算法选择不同的Contourlet域参数对图像去噪性能的影响,并比较了在等同的条件下Contourlet域与Wavelet域的去噪效果.实验结果表明,本文算法以及选择合适的Contourlet域参数进行图像去噪能有效地抑制图像噪声、保留边缘和轮廓信息.     

结合非局部均值滤波的双边滤波图像去噪方法

为了在图像去噪的同时很好地保留细节信息以及边缘信息,本文提出一种结合非局部均值滤波(non-local mean filter,NLMF)的双边滤波(bilateral filter,BF)图像去噪方法。首先利用改进权值函数的NLMF对含噪图像进行预去噪,然后再由得到的图像计算双边滤波的灰度相似性权值并对含噪图像进行最终去噪,同时采用2种快速算法分别实现非局部均值滤波和双边滤波。实验结果表明:与传统非局部均值滤波算法以及双边滤波算法相比,本文方法极大地减少了算法的运算复杂度,具有更好的去噪效果,较少的耗时。因此,本文方法对于图像去噪质量的提升具有一定的实用价值。     

基于前向与后向扩散模型的变分去噪

基于偏微分方程的算法是近年来图像增强中广泛运用的去噪技术.对于图像去噪,单一地采用ROF算法无法有效地保留图像的细节信息,也会产生局部的阶梯效应.针对这个问题,提出结合全变分和前向与后向扩散模型的算法,不仅有效地锐化边缘效果,而且控制了阶梯效应的产生.最后实验结果表明两种方法的结合对于图像有更高的峰值信噪比,改善了单一方法对图像去噪的局限性.     

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.     

基于偏微分方程的CT图像去噪

计算计X射线断层技术(CT)广泛应用于医学诊断领域. CT图像噪声的大小直接影响到诊断的质量.对CT图像去噪方法的研究和应用成为了一个十分重要的课题.近年来,偏微分方程(PDE)方法在图像分析处理和计算机视觉领域的应用研究非常活跃.介绍了一种新颖的去噪算法各向异性扩散方法应用于CT图像去噪处理.与偏微分方程(PDE)方法和边界强化扩散(EED)方法相比,各向异性扩散方法对CT图像去噪有良好的效果,更能很好的保持细节.本文最后给出了该算法可能发展的方向和应用前景.     

基于改进的MCA和K-SVD的图像稀疏表示去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,传统的图像去噪方法是基于小波阈值变换的,其去噪效果较好,但容易丢失细节信息,导致边缘模糊,针对传统去噪方法存在的不足,本文提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和K奇异值分析(K-SVD)的图像去噪方法.考虑到传统的MCA算法对图像的稀疏性要求较高,本文通过求解最接近l1范数的若干次优解和最小l1范数解进行加权叠加,并将结果作为源信号的估计,改进了传统MCA算法中对图像稀疏性的高要求,提高了对源信号估计的精度.本文方法首先采用改进的MCA算法将含噪图像划分为平滑部分、纹理部分和边缘部分;然后对平滑的结构部分采用小波阈值去噪,并利用改进的K-SVD去噪算法对纹理部分和边缘部分进行自适应去噪,最后将三部分合起来得到最终去噪图像.实验表明,该方法相比于传统的图像去噪方法能够更好地滤除噪声,保留图像的细节特征和边缘信息,获得更高的峰值信噪比值.     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于边缘增强和稀疏表示的图像混合去噪算法

稀疏表示和非局部相似性在图像去噪领域扮演着越来越重要的角色,并且取得了很好的去噪效果.解决了高斯噪声和椒盐噪声混合的图像去噪问题.在去噪过程中,如何更好地保留图像中原有的边缘信息是一个很重要的问题.为此提出了在稀疏表示和非局部相似性的基础上,引入Sobel算子的算法.实验结果表明,该算法去噪效果突出,并且能够在去噪的同时保留图像的边缘信息,为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的方法.     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

基于双边滤波-BM3D算法的GPR图像去噪

为了增强地质雷达(GPR)图像,将双边滤波和三维块匹配算法(BM3D)相融合,提出了一种联合去噪算法.同时,研究了不同方差下的峰值信噪比,并采用最大化真实图像和估计图像之间的结构相似性对去噪后的图像进行了客观评价.实验结果表明,与单一的去噪算法相比,联合去噪算法能够更好地保持地质雷达图像中缺陷目标体边缘的完整性,具有较...     

一种遥感影像混合噪声二阶去除方法

遥感影像去噪对于影像后续的使用和研究具有重要意义。高斯噪声与椒盐噪声是影像中常见的噪声,目前的去噪算法对于这类混合噪声普遍存在去噪效果不佳、去噪后影像边缘模糊等缺点。针对以上问题,本文提出了一种遥感影像混合噪声二阶去除方法。该方法第一阶段是在DnCNN网络框架的基础上引入扩张卷积来增加网络的感受野,便于在遥感影像中提取更多的特征信息;同时在深卷积层后引入DropoutLayer层构建降噪模型,以防止网络出现过拟合,简化训练难度,然后使用该模型对影像进行初步降噪。为进一步提高初步降噪结果的影像质量,有效去除混合噪声中的椒盐噪声,保留更多的影像边缘细节及纹理特征,该方法第二阶段是在自适应中值滤波的基础上采用最近邻域像素加权中值替换原滤波窗口中值,对初步降噪结果进行二次处理,得到遥感影像混合噪声最终去噪结果。为验证算法的可行性和有效性,本文进行了遥感影像去噪实验及去噪影像边缘检测实验。分析实验结果,无论从主观视觉还是客观评价指标上进行对比,本文提出的方法对于遥感影像混合噪声去噪效果优于传统去噪方法,并且能够较好的保留影像边缘细节及纹理特征,获得更清晰的影像结果。     

基于卷积神经网络的超声造影图像去噪方法

针对超声造影图像包含大量噪声的问题, 提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法. 首先, 通过图像平移、 翻转、 旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量； 其次, 通过重叠切割小图像块, 进一步扩充样本数量； 最后, 以图像块和人工噪声为输入训练集, 训练基于卷积网络结构的去噪模型. 实验结果表明, 该方法可有效扩展至不同大小的超声造影图像, 对于超声造影图像去噪后的峰值信噪比高于传统的图像去噪方法.     

二维钱方法的改进及其在图像去噪中的应用

针对目前二维钱方法运行时间缓慢的问题，提出了二维钱方法的快速优化方案，并将其首次应用于图像去噪:将二维钱方法的内积计算进行优化，通过2个一维积分来计算其二维积分，然后将内积的计算过程放置到GPU的计算单元中，使用CPU和GPU并行计算的方法，明显提高了运行速度；对于因使用钱方法对图像分解重构后图像产生条形波纹的现象，使用了扩展图像边界的方法来消除波纹，改善了图像的质量；将二维钱方法应用于图像去噪中． 研究结果表明，文中提出的二维钱方法的改进方案运行速度明显提升，尤其是在步长为0.5时可以达到实时运用，使得广泛应用二维钱方法理论来解决实际问题成为可能；该去噪算法步骤简单且能够获得良好的视觉效果，在滤除噪声和保留图像细节上进行均衡，去噪效果理想．     

基于改进U-Net 神经网络的图像去噪算法

摘要：针对目前常见的U-Net网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时,处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实性的问题,提出了一种改进的U-Net网络结构去噪算法。它由去噪模块以及边缘信息提取模块组成,首先,利用 U-Net＋＋中的跳跃连接应用到原始的U型去噪子网中,密集连接的U型去噪网络可以減少编码器与解码器特征映射之间的语义差距,还原出更清晰的图像。其次,基于VGG-16网络结构的边缘信息提取模块对去噪网络处理后的图像进行特征提取,同时反向优化U型去噪模块,还原出更真实的图像。实验表明,在常见的 Set5、Set12、Kodak24和CBSD68 数据集上测试所提出的算法,在图像的客观评价指标上均优于目前具有代表性的去噪算法,同时图像的边缘细节和纹理特征更清晰真实,视觉效果上更好。     

基于朴素贝叶斯分类的图像消噪

图像消噪是图像分割和识别的必要预处理。根据噪声的统计特征和频谱分布规律以及图像特点,人们提出并发展了多种不同的图像消噪方法。基于朴素贝叶斯分类决策的图像消噪效果良好,在图像消噪和细节保留上取得了合理的平衡。     

Haar小波的离散化消噪方法及其应用

介绍一种Haar小波离散化消噪方法,并应用该方法进行信号和图像消噪处理.首先将信号或图像用该方法实现计算机的离散化抽样取点,然后结合小波阈值方对含噪信号或图像用Haar小波作消噪处理,并进行离散平滑,实现连续小波离散化处理.该方法对信号和图像的消噪处理的效果好,具有广泛应用的价值.     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.