一种提高SVD滤波性能的新方法

提出一种提高SVD滤波性能的新方法。基于奇异值分解滤波可以有效地分析水平（垂直）方向的图像特性。根据图像的局部方向,自适应地调整待滤波区域的形状,使重采样后局部区域中的边缘垂直或水平,再对局部区域进行奇异值分解滤波;所得的结果加权平均,得到信号估计值。将这一算法应用于图像去噪,实验结果表明,新方法可以有效地提高SVD的滤波性能。     

多帧融合自适应核回归图像去噪

图像去噪是数字图像处理的重要内容,常用的传统方法包括空域中值滤波和维纳滤波,近年来基于小波变换、核回归等的去噪方法备受关注,基于单帧处理的实验发现核回归方法有更好的去噪效果。在理论上将核回归方法推广到多帧情况,并进行了对比实验,结果表明多帧处理能够进一步改进去噪效果。     

An adaptive edge-preserving image denoising technique using patch-based weighted-SVD filtering in wavelet domain

Image denoising has always been one of the standard problems in image processing and computer vision. It is always recommendable for a denoising method to preserve important image features, such as edges, corners, etc., during its execution. Image denoising methods based on wavelet transforms have been shown their excellence in providing an efficient edge-preserving image denoising, because they provide a suitable basis for separating noisy signal from the image signal. This paper presents a novel edge-preserving image denoising technique based on wavelet transforms. The wavelet domain representation of the noisy image is obtained through its multi-level decomposition into wavelet coefficients by applying a discrete wavelet transform. A patch-based weighted-SVD filtering technique is used to effectively reduce noise while preserving important features of the original image. Experimental results, compared to other approaches, demonstrate that the proposed method achieves very impressive gain in denoising performance.     

噪声图像的复原方法研究和实现

消除图像噪声主要目的是改善图像质量，本文主要阐述了噪声图像的复原方法。首先简单介绍了图像噪声产生的原因和分类，然后介绍了用于图像复原的平均值滤波、中值滤波、自适应维纳滤波和小波变换去噪的工作原理和适用性，为进一步提高图像质量，又提出了基于边缘检测的小波包图像去噪方法。     

一种图像自适应Wiener组合滤波方法

利用小波域Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的特点,提出一种基于小波域自适应Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的组合滤波方法。该方法首先在小波域进行自适应Wiener滤波,对恢复图像中的残留噪声方差进行重新估计,再在空间域进行自适应Wiener滤波,这种方法提高了恢复图像的精度。仿真实验表明,与单独的小波域和空间域Wiener滤波相比,该方法的均方误差最小,去噪效果更优。     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

Image quality based comparative evaluation of wavelet filters in ultrasound speckle reduction

This paper presents the comparative study of various wavelet filter based denoising methods according to different thresholding values applied to ultrasound images. An original image is transformed into a multi scale wavelet domain and the wavelet coefficients are processed by a soft thresholding method. The denoised image is the output image obtained from the inverse wavelet transform of the threshold coefficients using Donoho's method. It has been observed that such denoising methods are effective in the sense that they preserve the edge details besides suppressing the noise. The comparative evaluation of the denoising performance is shown using statistical significance tests for different wavelet filters. Image quality parameters such as peak signal-to-noise ratio, normalized mean square error, and correlation coefficient have been used to evaluate the performance of wavelet filters. The performance has also been compared with the adaptive weighted median filtering method.     

Image denoising algorithm via best wavelet packet base using Wiener cost function

A new cost function, namely, the Wiener cost function, is introduced to find the best wavelet packet (WP) base in image denoising. Unlike the existing entropy-type cost functions in image compression, the Wiener cost function depends on both sparseness of image representation and noise level. Combining the Wiener cost function and the doubly local Wiener filtering scheme, a new image denoising algorithm is proposed using the best wavelet packet bases. Owing to unknown true image in denoising, a pilot image with less noise is required to find the best wavelet packet base, which is obtained by the existing denoising algorithms. From the pilot image, the best 2D wavelet packet tree is searched in terms of the Wiener cost function and the energy distributions of the image in the best wavelet packet domain are also estimated. Further, the image is recovered by applying the local Wiener filtering to the best wavelet packet coefficients of the noisy image. The experimental results show that for images of structural textures, for example 'Barbara' and texture images, the proposed algorithm greatly improves denoising performance as compared with the existing state-of-the-art algorithms.     

矿区遥感图像去噪方法研究

去噪是矿区遥感图像得以有效应用的重要预处理步骤。现有的基于统计、基于域变换、基于学习等遥感图像去噪方法普遍存在细节过度平滑、纹理保持不足等问题。基于引导滤波良好的边缘保持特性,提出了迭代引导滤波方法,通过对残差信息进行引导映射,并迭代进行引导滤波及超参数收缩,增强了遥感图像边缘特征提取效果;将迭代引导滤波与传统的小波软阈值、非局部均值(NLM)滤波、三维块匹配(BM3D)滤波等去噪方法结合,有效提高了传统方法的峰值信噪比,其中NLM滤波、BM3D滤波的去噪性能提升效果最明显;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合,通过BM3D滤波初步获取去噪图像,得到残差数据,然后采用迭代引导滤波对残差数据进行处理,在提升图像去噪效果的同时,很好地保持了图像细节特征;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合方法用于矿区遥感图像的煤矸石场识别及滑坡区域边缘识别,取得了较好的效果。     

基于中值滤波和小波变换的火电厂炉膛火焰图像去噪方法

针对煤电厂炉膛火焰图像含有脉冲噪声和高斯噪声混合含噪图像的特点,提出了中值滤波和小波变换相结合的火焰图像去噪方法。首先采用自适应权重中值滤波方法对火焰图像去噪,然后再对去噪后的图像进行小波分解,分解后对不同子带采用不同的滤波方法进行有效滤波。实验结果表明,该方法不仅能够有效地滤除图像噪声,提高火焰图像的质量,而且在边缘保持能力上比传统的去噪方法要好。     

基于小波维纳滤波和各项异性扩散的图像去噪

提出一种基于小波和各项异性非线性扩散的新图像去噪算法。小波域局部阈值维纳滤波是一种简单有效的去噪方法,利用该方法先对原始图像进行初步去噪,以此引导非线性扩散模型中的边缘检测函数,再用非线性扩散进行去噪。实验表明:该算法不仅很好地保存了图像的边缘信息,而且有效地去除了图像中的大部分噪声,无论是视觉效果还是客观标准上都优于单纯的小波域维纳滤波或各项异性非线性扩散去噪。     

小波图象去噪综述

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上，首先通过对小波去噪问题的描述，揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性；接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法，并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系，不同噪声场合下的小波去噪等几个方面，对小波图象去噪进行了综述，最后，基于对小波去噪问题的理解，提出了对小波去噪方法的一些展望。     

能量回归尺度空间滤波法在图像去噪中的应用

如何有效地增强图像边缘信息,消除图像的噪声是图像处理和计算机视觉研究中的基本问题。利用多尺度二进小波变换,对2维噪声图像进行了研究,提出了能量回归尺度空间滤波方法。利用一些图像进行了数值实验,实验结果表明,能量回归尺度空间滤波法可以较好地保留图像边缘特征,较多地去除噪声。与典型的小波萎缩去噪方法：“硬阈值”滤波法、“软阈值”滤波法相比较,能量回归滤波算法的峰值信噪比（PSNR）提高了2~3dB,从而证实了能量回归尺度空间滤波方法具有良好的去噪性能。     

一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

边缘特征是图像最有用的高频信息，因此，在图像去噪的同时，应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘，对检测出的边缘进行均值平滑滤波，以减少边缘图像中的孤立点噪声；进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解，根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征；最后，再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理，而对非边缘的则进行大阈值处理，从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法可有效地保持图像的边缘信息，去噪效果则优于前者。     

小波域图像降噪概述

小波域图像降噪是图像处理中一个引人注目的研究方向，为了使人们对小波域图像降噪有一概括了解，在对小波域图像降噪相关文献进行分析和理解的前提下，首先给出了小波变换的特性，同时阐述了小波去噪的最优准则和对图像进行小波变换时小波基的选取原则，然后评述了用于图像降噪的方法，并分析了利用小波系数建模的常用方法，最后探讨了小波域图像降噪的发展方向。     

基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

改进的中值滤波去噪算法应用分析

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。中值滤波是抑制图像的噪声的一个行之有效的办法,选择适当大小的中值滤波窗口可以在最大限度地保持图像精度的基础上去除图像噪声。在对中值滤波去噪算法的适用性特点进行研究的基础上,进一步做了中值滤波去噪的改进算法的应用实现研究,同时对其他去噪算法,如均值滤波、低通滤波的小波变换进行实验分析研究,并对实验结果做了相应的比较。     

基于双树复小波变换的相位保持SAR图像降噪

为更有效地抑制噪声,提出了一种基于非正交复值log-Gabor小波变换的SAR图像斑点噪声消除算法。该算法通过相位保持消噪的门限操作确保相位信息不受破坏。由于用单一的乘性模型或加性模型消除SAR图像的斑点噪声都不能取得很好的效果,为此使用具有平移不变性及更多方向选择性的双树复小波变换图像融合算法,通过选择适当的融合规则,使乘性和加性噪声模型优势互补,就能有效抑制斑点噪声。实验结果显示,这种消噪方法与其他方法相比,有明显优势。     

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。