一种改进的三维块匹配图像去噪算法

目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,改进三维块匹配算法,提出一种新的图像去噪算法。方法首先,该算法将含噪声图像用图像块之间的相似性构建三维矩阵。然后,在图像块之间进行硬阈值滤波降低噪声,对图像块集合加权平均重建得到初步估计去噪图像。最后,对初步估计结果图像进行块匹配,在图像块内和图像块之间进行维纳滤波和加权中值滤波,得到最终去噪图像。结果仿真结果表明,该算法对图像采集的常见噪声均表现出理想的去噪效果,PSNR值均大于31 d B。对比维纳滤波、中值滤波、硬阈值小波滤波,文中算法对高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的去噪结果 PSNR值为31.5334~36.6466 d B,均高于其他算法,最高差值达到12.08 d B。结论结合中值滤波和三维块匹配算法的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。     

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法

目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。     

基于图像去噪的混合噪声滤波算法

传统的中值滤波和均值滤波通常被分别用来滤除椒盐噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单独使用哪种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的自适应混合噪声滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其既可以有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息,仿真结果表明该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法.     

基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法

目的为了有效去除彩色图像中的椒盐噪声,提高彩色图像质量。方法采用椒盐噪声检测和中值滤波相结合的方法,提出一种基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法。将图像转换到HSI颜色空间,根据椒盐噪声在S通道具有极大值或极小值的特点判断出可疑椒盐噪声的位置,在H通道、I通道将可疑椒盐噪声分为噪声点和有用信号,对检测出的噪声像素进行中值滤波去噪。结果采用文中算法去噪后,验证图像主观评价值(Z)为1.30,平均PSNR为37.54,SSIM为0.99,Entropy为7.31,在主客观评价上优于现在常用算法。结论文中提出算法可以为彩色图像椒盐噪声的去噪提供理论基础,具有一定的实际应用价值。     

基于GA-BP算法噪声检测的椒盐噪声滤波算法

基于噪声检测的中值滤波器已广泛用于消除图像中的椒盐噪声,然而在高噪声密度情况下,对噪声像素的定位不准确很容易造成图像边缘的模糊.本文提出了一种基于GA-BP的椒盐噪声滤波算法,克服了这一缺陷.算法首先用遗传算法优化的BP网络对图像中的噪声像素定位,然后引入保边函数和PRP算法求目标函数的极值进而实现图像的去噪处理.实验...     

自适应模糊小波阈值去噪算法在图像中的应用

消除在图像中产生的噪声,为了使图像清晰,污染度小,成了数字图像处理信息传播的重要部分。本文分析了中值滤波法、维纳滤波法、邻域平均法等几种传统的方法,着重研究自适应模糊小波阈值算法在图像去噪中的应用。运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声）进行仿真去噪,仿真结果分析比较,得出了自适应模糊小波阈值去噪算法比传统方法去噪效果更好,更明显。     

基于神经网络的图像混合滤波及融合算法研究

当图像中同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单一的均值滤波或中值滤波很难达到最佳滤波效果。 分析了噪声特点和各种滤波方法的优势,提出了一种基于神经网络的图像混合滤波及融合算法:首先建立概率神经网络,检测椒盐噪声和高斯噪声点,并分别利用中值滤波和均值滤波去除噪声点,然后建立径向基函数神经网络,利用训练好的径向基函数神经网络融合 2 种不同滤波的图像,输出理想的融合图像。 Matlab 仿真实验结果表明,该算法有效去除混合噪声的同时,能很好地保护图像的边缘与细节,是一种有效的方法。     

一种椒盐噪声点的检测算法技术研究

针对中值滤波算法虽然能够在很大程度上改善噪声带来的影响,但是使图像边缘变得模糊这一问题,提出了一种检测椒盐噪声的新算法。使用该算法对图像进行噪声检测后再对噪声点进行中值滤波能够有效地去除椒盐噪声。实验证明该算法具有明显的去噪能力,且当椒盐噪声比较严重时,也能够取得较好的滤波效果。     

离散小波变换域鲁棒量化灰度水印算法

利用离散小波变换提出一种鲁棒量化灰度水印算法,采用按比例递减的量化步长将原始灰度水印图像的八个位平面通过奇偶量化方法分别嵌入原始载体图像具有对应重要性的八个小波子带。实验结果表明,算法在抵抗亮度和对比度调整、中值滤波、高斯低通滤波、添加高斯噪声、添加椒盐噪声和JPEG压缩上都表现出较强的鲁棒性。     

图像检测方法研究

图像噪声会严重影响其视觉效果,采用适当的方法进行图像去噪是一项必不可少的预处理操作。本文对几种常用的图像去噪方法进行了分析,通过仿真高斯噪声和椒盐噪声,着重对基于均值滤波、中值滤波以及卷积神经网络的实际去噪效果进行了比较。实验结果表明三种方法的去噪效果各有优劣,均能提高图像的检测质量。     

针对多重退化因素的印刷图像复原方法

目的对于由多种因素所导致的印刷图像退化问题,文中提出一种针对椒盐噪声、高斯噪声和模糊退化等多重退化因素的图像复原方法。方法首先针对印刷图像椒盐噪声密度不高的特点,设计一种基于灰度范围准则和局部差别准则的椒盐噪声二级检测和滤除方法,并通过评价实验得出合适的阈值参数设置。在去除高斯噪声和图像模糊的过程中,利用边缘保持平滑滤波的原理和特性,将双边滤波器和引导滤波器应用于图像复原中,又在此基础上设计和应用图像细节增强的二次引导滤波器。结果在椒盐噪声去除方面,新方法对大部分图像都能取得较好的复原效果,尤其对细微边缘不多的图像效果最佳,复原后的PSNR值能达到40以上。二次引导滤波器对高斯噪声和图像模糊的复原效果最好。结论通过对不同图像复原方法的效果进行评价和分析,验证了文中方法的性能,为今后图像复原技术的应用提供了指导。     

基于凸包优化的盲源分离在图像去噪中的研究

目的针对高斯-脉冲混合噪声图像中难以有效去除大量奇异点或离群数据的问题,提出一种基于凸包优化的盲源分离方法来去除图像中的混合噪声。方法该方法把混合噪声和原图均看作未知的源信号,依据噪声图像中混合噪声与原图内容的加性关系建立盲源分离的模型,并利用凸包优化的方法构建源信号(凸包极点)的仿射包,然后通过最小化仿射包到凸包(噪声图像)上的投影误差,求解混合噪声和原图2个源信号,实现去噪混合噪声、复原原图的目的。结果实验结果发现,无论高斯-脉冲混合噪声强弱,该方法去噪复原后的峰值信噪比和平均结构相似性分别在39.9129 d B和0.9以上。结论由实验数据证实该方法可有效地从盲源分离的角度去除图像中高斯-脉冲混合噪声、复原原始图像。     

Cutting force denoising in micro-milling tool condition monitoring

An independent component analysis (ICA) algorithm for cutting force denoising was applied in micro-milling tool condition monitoring. In micro-milling, the comparatively small cutting force signal is prone to contamination by relatively large noise, and as a result it is important to denoise the force signal before further processing it. However, the traditional denoising methods, based on Gaussian noise assumption, lose here because the noise is identified as containing a high non-Gaussian component in the experiment. ICA was recently developed to deal with the blind source separation (BSS) problem. It solves the BSS problem by measuring the non-Gaussianity of the signal and it is particularly effective in the separation of non-Gaussian signals. This approach employs fixed-point ICA (FastICA), assuming the noises are sources and the force signal is an instantaneous mixture of sources and by treating the signal denoising process as a BSS. The results are illustrated both in time and frequency domains. The FastICA denoising performances are compared with the popular wavelet thresholding. The results show that FastICA performs better than wavelet. Theoretical discussion of the nature of ICA and wavelet thresholding supports the results: ICA separates both Gaussian and non-Gaussian noise sources, while wavelet only suppresses Gaussian noise.     

改进小波阈值去噪法的对比性仿真实验与分析

针对多种有代表性的改进小波阈值去噪法进行对比性仿真研究。分析软、硬阈值去噪法和各种改进小波阈值去噪法,并在此基础上提出构造改进小波阈值去噪法的必要条件以及新的改进方法,然后用4种带Gaussian白噪声的典型输入信号对各阈值去噪法进行仿真实验,评价改进阈值去噪法的有效性与优越性。通过对比研究,简要总结了改进阈值去噪法的共有特点。     

基于像素同龄组的航拍图像去噪方法

由于受到光照、机身震动等拍摄环境的影响,航拍图像中常常混有高斯噪声和脉冲噪声。针对这一现象,提出一种结合改进的中值滤波和维纳滤波的像素同龄组去噪算法。首先将图像根据像素值的不同,分为若干像素同龄组;然后根据每个同龄组的特点,有针对性地进行中值滤波或维纳滤波;最后,借助航拍绝缘子图像,完成仿真实验,并与单独中值滤波、维纳滤波的去噪效果进行对比。实验结果表明,该方法在处理混有高斯噪声和脉冲噪声的航拍图像方面,具有良好的去噪效果。     

Fusion of noisy images based on joint distribution model in dual-tree complex wavelet domain

Source images are frequently corrupted by noise before fusion, which will lead to the quality decline of fused image and the inconvenience for subsequent observation. However, at present, most of the traditional medical image fusion scheme cannot be implemented in noisy environment. Besides, the existing fusion methods scarcely make full use of the dependencies between source images. In this research, a novel fusion algorithm based on the statistical properties of wavelet coefficients is proposed, which incorporates fusion and denoising simultaneously. In the proposed algorithm, the new saliency and matching measures are defined by two distributions: the marginal statistical distribution of single wavelet coefficient fit by the generalized Gaussian Distribution and joint distribution of dual source wavelet coefficients modeled by the anisotropic bivariate Laplacian model. Additionally, the bivariate shrinkage is introduced to develop a noise robust fusion method, and a moment-based parameter estimation applied in the fusion scheme is also exploited in denoising method, which allows to achieve the consistency of fusion and denoising. The experiments demonstrate that the proposed algorithm performs very well on both noisy and noise-free images from multimodal medical datasets (computerized tomography, magnetic resonance imaging, magnetic resonance angiography, etc.), outperforming the conventional methods in terms of both fusion quality and noise reduction.     

小波域降噪方法及其在历史音频保护中的应用

提出基于小波包变换的自适应多阈值音频降噪法,从小波包最佳分解树的各个终端结点选择不同的最佳阈值。而最佳阈值的选取是基于贝叶斯理论,并且采用折中阈值函数。实验和应用表明,相比小波包全局阈值降噪算法,此种降噪方法能使降噪后的音频保留尽可能多的原始音乐信号,较好地适合听众的听觉效应,满足历史音频资料数字化保存的需要。