一种改进的各向异性扩散图像去噪方法

研究了基于图像特征方向的正交坐标系,分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。     

基于改进各向异性扩散的超声医学图像滤波方法

为了能有效地去除超声医学图像中的噪声,又能较好地保持图像的边缘和重要细节信息,在η-ξ正交坐标系下研究并分析了各向异性扩散模型(P-M模型)的扩散滤波机制,并在此坐标系下建立了一种新的各向异性扩散滤波方案。实验结果表明,改进的扩散模型不仅能够有效地保持图像边缘,而且还能够克服P-M模型对小尺寸噪声的敏感问题。     

一种基于局部方向尺度的各向异性扩散图像滤波方法

针对图像滤波去噪模糊边缘结构的弊端,提出了一种基于局部方向尺度的各向异性扩散图像滤波方法。该方法首先为图像中每个象素定义相应的局部方向尺度,然后利用象素的局部方向尺度在边缘附近或细小结构的小区域内进行小尺度扩散滤波,而在较大的均匀区域的内部则进行大尺度扩散滤波。实验结果表明算法比现存的各向异性扩散滤波方法在保持图像的细小结构和对象边缘方面具有更好的性能。     

基于图像特征方向的PDE去噪方法

基于PDE的非线性扩散滤波方法对接近高斯分布的噪声可以取得较好的效果,但对脉冲噪声效果不是很理想.文中应用了基于图像特征方向的正交坐标系,使噪声消除具有了方向性,并提出了新的扩散系数函数,改变了图像边缘阈值,使其能在消除高梯度图像噪声的同时保持了边缘,在一定程度上解决了边缘保持和噪声消除之间的矛盾.     

基于改进的各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法

提出了一种基于各向异性扩散方程的改进方法.通过将Perona和Malik各向异性扩散模型(P-M模型)中的扩散方向由四方向扩展到八方向,使图像细节信息得到增强,并提出一种新的扩散系数计算方法,克服了以往方法中收敛速度过快的问题,且新的梯度算子能更好地区分噪声点和检测边缘区域.仿真医学超声图像降噪实验表明,该方法的滤波效果和保边性能优于经典的P-M方程和林石算子,同时迭代时间也大大减少,是一种有效地医学超声图像降噪方法.     

各向异性扩散的彩色图像复合滤波方法

将扩散偏微分方程PDE’s推广到彩色图像滤波。分析了基于散度算子和基于迹算子PDE的优缺点,提出了一个新的扩散PDE方法。该方法在各向异性扩散基础上增加了一个震动滤波算子,并对特征根和扩散张量进行了重构,不仅对图像有很好的滤波效果,而且对边缘有增强保护的作用。实验结果表明,提出的方法达到了既有效去除噪声又保留更多细节的目的。     

各向异性滤波算法在地震曲率属性中的应用

在曲率属性计算之前需要对图像进行去噪预处理,传统的图像滤波方法在去除噪声的同时会破坏边缘、线条、纹理等图像特征,而基于偏微分方程的P-M模型在平滑过程中会出现块效应.针对这些问题,提出了一种基于张量扩散的各向异性滤波的预处理方法.通过定义散布矩阵来获得丰富的图像局部结构信息,然后利用这些结构来控制扩散过程,以便实现图像的更好滤波.理论分析和实验结果表明,相较于一些常规的图像滤波算法,各向异性滤波得到的曲率属性效果更清晰、质量更高.     

基于异性扩散-中值滤波的超声医学图像去噪方法

针对超声图像存在一种特殊的斑点噪声,使图像边界与细节变得模糊而严重影响图像质量的问题,提出了一种新的去除医学图像斑点噪声的方法,它利用中值滤波和各向异性扩散相结合,不仅可以有效地去除噪声而且很好地保持了边缘、局部细节信息.此外,该方法在扩散过程中,梯度阈值选取的不同对图像结果影响很小,这极大地提高了该算法的健壮性.实验中,通过和各向异性扩散、中值滤波等方法的比较,表明该方法具有良好的去噪效果.     

基于Canny算子的边缘切线扩散医学超声图像去噪

医学超声图像的细节特征在临床诊断中具有重要的意义.针对于传统的PM算法以及各种改进型各向异性去噪方法(Catte_PM、SRAD、CENCD等)存在边缘中的噪声点未作处理,多次迭代产生虚假边缘等缺点,通过分析具有代表性的Catte_PM各向异性模型,提出了一种结合自适应Canny算子,沿图像边缘切线方向扩散的去噪方法.该算法首先通过改进的Canny算子将图像范围分为边缘区和非边缘区;其次改进现有的扩散方法,使扩散方向只沿图像边缘切线方向进行;最后对非边缘区域采用有限次(三次)的各向同性滤波.实验结果表明,该方法能够有效地解决滤波和图像细节保护这一矛盾问题,使得图像质量有较明显的改善.     

一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

图像可以看作是一个曲面,描述曲面上某点相对于球面的弯曲程度可以用高斯曲率.提出用高斯曲率来定义在图像上的能量泛函,并得到相应的欧拉方程,利用梯度下降法推出基于高斯曲率的高阶各向异性扩散方程.进而根据小波收缩与各向异性扩散等价性框架,提出一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法.实验表明,此算法在去除噪声的同时能够很好地保持高频特征和边缘形状.     

基于结构张量的图像修复方法

针对传统各向异性扩散方程在修复图像时仅考虑梯度模的大小,且在修复彩色图像时易产生虚假边缘等缺陷,提出基于结构张量的图像修复方法。将结构张量作为各向异性扩散方程的扩散系数,实现在不同区域有不同的扩散方式。实验结果显示:该方法与整体变分(TV)和BSCB方法相比,提高了图像修复效果,有效地完成对于彩色图像的修复。     

Improved Geometric Anisotropic Diffusion Filter for Radiography Image Enhancement

In radiography imaging, contrast, sharpness and noise there are three fundamental factors that determine the image quality. Removing noise while preserving and sharpening image contours is a complicated task particularly for images with low contrast like radiography. This paper proposes a new anisotropic diffusion method for radiography image enhancement. The proposed method is based on the integration of geometric parameters derived from the local pixel intensity distribution in a nonlinear diffusion formulation that can concurrently perform the smoothing and the sharpening operations. The main novelty of the proposed anisotropic diffusion model is the ability to combine in one process noise reduction, edge preserving and sharpening. Experimental results using both synthetic and real welding radiography images prove the efficiency of the proposed method in comparison with other anisotropic diffusion methods.     

A blending method based on partial differential equations for image denoising

In this paper we proposed a new de-noising technique based on combination of isotropic diffusion model, anisotropic diffusion (PM) model, and total variation model. The proposed model is able to be adaptive in each region depending on the information of the image. More precisely, the model performs more diffusion in the flat areas of the image, and less diffusion in the edges of the image. And so we can get rid of the noise, and preserve the edges of the image simultaneously. To verify that, we did several experiments, which showed that our algorithm is the best method for edge preserving and noise removing, compared with the isotropic diffusion, anisotropic diffusion, and total variation methods.     

一种基于图像特征的去噪方法

J.Weickert的各向异性扩散模型利用梯度进行扩散,而梯度的局部化性质不能反映图像的震荡性等特征。给出了两种构造扩散方向的方法——Hessian矩阵方法（利用高阶微分）和Gabor变换方法（利用频域分析）,它们在对图像进行平滑处理的同时能够检测到图像的震荡等特征,从而克服了J.Weickert模型的不足。实验表明：改进后的方法在消除噪声的同时较好地保持了图像的细节特征,得到了较为满意的结果。     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

引入欧氏距离的各向异性扩散相干斑抑制

目的 相干斑噪声严重影响SAR影像解译。抑制相干斑同时,获取较好的边缘保持效果始终是相干斑抑制的重点。针对该问题,提出一种引入欧氏距离的各向异性扩散（EDAD）相干斑抑制方法。方法 EDAD算法以P-M模型与SRAD算法为基础,利用邻近像素间区域欧氏距离代替原有边缘检测算子,自适应区分同质区与异质区,有效构造各向异性扩散系数,完成相干斑抑制。结果 运用EDAD算法与现存各向异性扩散算法对截取的两景TanDEM-X影像进行试验研究并比较各类算法的评估参数。EDAD算法的等效视数分别为3.996与5.859,均高于其他算法,体现优越的相干斑抑制能力;EDAD算法相干斑抑制前后比值影像的均值分别为0.999与1.001,方差分别为0.270与0.269,较其他算法均更接近理想值1与0.273,展现更优边缘保持与相干斑抑制能力。结论 本文算法可有效提高边缘检测能力,获取更优相干斑抑制效果。经验证,对分布较散的弱相干斑区域与分布较集中的强相干斑区域均有较好适用性。     

基于模糊连通性的彩色图像切片序列分割方法

为了对中国虚拟人彩色图像切片序列中人体组织实现分割提取，提出了一种以模糊连通性理论为基础的三维分割方法，结合基于向量的聚类方法和各向异性扩散的局部邻域内数据采样策略，这种方法能够对彩色切片序列中人体组织实现精确定位和分割．本文也将展示一些分割结果和提取组织重建的图例．