分数阶三维块匹配去噪算法

提出了一种分数阶三维块匹配去噪算法,以克服分数阶积分去噪中低频轮廓保留不精确的缺点和三维块匹配算法中高频纹理细节成分保留较差的缺点。描述了分数阶积分去噪方法应用在数字图像处理中的数学理论原理;构造了分数阶积分去噪模板,并具体分析了分数阶阶次选择对去噪结果的影响;从主观视觉评价和客观峰值信噪比(PSNR)度量两个标准对提出的去噪算法性能进行了分析。从去噪实验的结果来看,提出的分数阶三维块匹配算法在去噪图像高频细节纹理的保留上与诸如小波去噪、非局部均值等算法相比取得了更佳的结果。通过对本算法的数值实现,以及与多数流行去噪算法结果进行数值分析,证明了分数阶积分三维块匹配理论的正确性和合理性,得出了本算法效果更佳的结论。     

基于分数阶Riemann-Liouville积分的图像去噪

为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息,介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用,将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中,并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模,由此实现噪声图像的局部微调,并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度,从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明,基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR),所提出的算法去噪后图像的信噪比为18.3497dB,较传统去噪方法最低也提升了大约4%,而且可以更好地保留图像的弱边缘和纹理等细节信息。     

基于有理数阶微分的图像去噪新方法

针对现有的全变分(TV)去噪方法效果不太理想,在去噪的同时不能较好地保持图像的边缘和纹理细节,提出了一种基于有理数阶微分的图像去噪新方法。首先详细地讨论了现有的全变分去噪方法和分数阶微分去噪方法各自的优缺点;然后将全变分去噪模型与分数阶微分理论相结合,获得有理数阶微分图像去噪新模型,并推导了相应的有理数阶微分模板。实验结果表明：与改进前的方法相比,信噪比(SNR)提高了接近2个百分点,较好地传承了全变分去噪方法对图像高频部分大幅改善及分数阶微分去噪方法能够很好地保留图像纹理细节的优点,是一种有效的图像去噪方法。     

基于有理数阶微分的图像去噪新方法

针对现有的全变分(TV)去噪方法效果不太理想,在去噪的同时不能较好地保持图像的边缘和纹理细节,提出了一种基于有理数阶微分的图像去噪新方法。首先详细地讨论了现有的全变分去噪方法和分数阶微分去噪方法各自的优缺点;然后将全变分去噪模型与分数阶微分理论相结合,获得有理数阶微分图像去噪新模型,并推导了相应的有理数阶微分模板。实验结果表明:与改进前的方法相比,信噪比(SNR)提高了接近2个百分点,较好地传承了全变分去噪方法对图像高频部分大幅改善及分数阶微分去噪方法能够很好地保留图像纹理细节的优点,是一种有效的图像去噪方法。     

基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型

将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较好地保留了图像平滑区域中灰度变化不大的纹理细节。实验结果表明：一方面,与现有去噪方法相比,新模型不仅具有较强的抑制噪声能力,而且能较好地保持图像边缘特征,还能保留更多的图像纹理细节信息,优于常用的整数阶偏微分图像去噪方法;另一方面,从峰值信噪比的对比实验可以看出该模型去噪效果优于其他方法,较好地达到了去噪目的,是一种有效、实用的图像去噪模型。     

基于分数阶变分的图像泊松去噪模型

为了进一步提高图像去噪的效果,针对图像泊松噪声的特点,提出了一种有效的基于分数阶导数的图像泊松去噪的变分模型。该模型继承了全变分模型去噪效果良好的优点,并且很好地利用分数阶微分特有的幅频特性优势,在处理图像细节和纹理特征方面很好的保留了图像的“弱信息”。数值实验结果表明,该分数阶变分方法的去噪效果优于传统的整数阶变分方法,能很好地保留图像的边缘细节特征。     

三维图像分数阶微积分去噪增强算法

针对三维分数阶积分去噪后,三维数据对比度较低的缺点,提出一种基于三维分数阶微积分去噪增强的重构算法,综合运用三维分数阶微分和三维分数阶积分。用三维分数阶积分去噪,利用三维分数阶微分增强对比度较低的三维数据,重构出更多的细节纹理信息。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时可很好地保持细节纹理信息,去噪增强效果显著,应用性强,可高效重构高精度的三维图像边缘曲面。     

改进的A-FAP图像去噪算法

针对传统去噪算法易引起图像边缘、纹理细节丢失和模糊的问题,提出改进的A-FAP(adaptive fractional alexan-der polynomials)图像去噪算法.利用小波变换对受到噪声污染的图像进行展开,以图像结构特征、局部统计特征和图像差异特征为参数构造自适应分数阶次函数,配合A-FAP滤波器进行去噪处理,通过小波反变换对处理后的图像重构.实验结果表明,该算法相较其它去噪算法,在性能评价上峰值信噪比(PSNR)和图像相似度(SSIM)有明显提高,在视觉感知上凸显出边缘细节和纹理信息.     

基于改进阈值函数的分数阶小波图像去噪

为了消除噪声对图像的影响并较好地保留图像细节信息,提出一种基于改进阈值函数的分数阶小波图像去噪方法。该方法通过分数阶小波变换将含噪信号进行多尺度分解,采用改进的阈值函数对各层分数阶小波域系数进行处理,对处理后的系数进行重构得到去噪后的信号。仿真实验表明,相比已有的软阈值、硬阈值和均值加权法,本文方法去噪后的图像信噪比较大、均方误差较小,取得了满意的视觉效果,是一种实用的去噪方法。     

自适应残差图像的分数阶全变分去噪算法

目的 全变分（TV）去噪模型具有较好的去噪效果,但对于图像的弱边缘和纹理细节的保持不够理想。自适应分数阶全变分（AFTV）模型根据图像局部信息,区分图像的纹理区域和非纹理区域,自适应计算投影算法中的软阈值,可较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,但该方法当噪声增大时“阶梯”效应比较明显,弱边缘和纹理细节保持效果不够理想。针对该问题,提出一种改进的分数阶全变分去噪算法。方法 该算法在计算残差图像时,用分数阶全变分模型替代整数一阶全变分模型,并根据较精确的残差图像的局部方差区分图像纹理区域和平坦区域,使保真项参数的自适应选取更加合理,提高了算法的去噪性能。结果 针对3种不同类型的噪声图像,将本文模型与TV模型和AFTV模型进行对比实验,并采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评定去噪效果和纹理保持能力。对于高斯噪声图像,本文算法在PSNR方面比TV模型和AFTV模型分别可平均提高2.72 dB和1.38 dB,SSIM分别可平均提高0.047和0.020。对于椒盐噪声图像,本文算法结合中值滤波算法在PSNR和SSIM方面比传统中值滤波算法分别可平均提高1.308 dB和0.011。对于泊松噪声图像,本文算法在PSNR、SSIM方面与AFTV较接近,比TV分别可提高1.59 dB和0.005。结论 通过对添加不同类型的噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与TV和AFTV相比均有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与AFTV的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。且本文算法普适性较好,能有效去除多种典型类型的噪声。     

A texture image denoising approach based on fractional developmental mathematics

The traditional integer-order computation-based denoising approaches often blur the edges and textural details of an image. To solve this problem, from the viewpoint of system evolution, and based on the features of fractional calculus, we propose to implement a texture image denoising approach based on fractional developmental mathematics (FDM) which applies a novel mathematical method, fractional calculus, to image denoising. First, we synopsize the necessary theoretical background of fractional calculus. Second, we derive the necessary mathematical models for implementation of a texture image denoising approach based on FDM. We derive fractional Green’s formula, fractional Gauss’ formula, and fractional Stokes’ formula, and fractional Euler–Lagrange equation. Then, a texture image denoising approach based on FDM is proposed. Third, we implement comparative experiments. We firstly derive the numerical implementation of FDM. Then, we study the capability of preserving the edges and textural details of FDM by comparative experiments. The comparative experimental results show that the capability of preserving the edges and textural details of the FDM-based denoising algorithm is obviously superior to that of traditional integer-order computation-based algorithms, especially for texture detail rich images.     

Riemann Liouville分数阶积分的图像去噪算法

传统图像去噪算法易丢失图像边缘和纹理细节,使图像模糊不清,为后续图像分析处理带来困难。为克服传统图像去噪算法的缺点,根据Riemann Liouville分数阶积分,构造一种分数阶积分掩膜算子,对测试图像进行图像去噪仿真实验。同时,引入客观评价标准峰值信噪比和灰度共生矩阵,对分数阶积分掩膜算子的去噪效果进行分析。结果表明,不同于传统图像去噪算法,该分数阶积分掩膜算子可在去除图像噪声的同时,有效保留图像的边缘和纹理细节信息。     

Fractional partial differential equation denoising models for texture image

In this paper,a set of fractional partial differential equations based on fractional total variation and fractional steepest descent approach are proposed to address the problem of traditional drawbacks of PM and ROF multi-scale denoising for texture image.By extending Green,Gauss,Stokes and Euler-Lagrange formulas to fractional field,we can find that the integer formulas are just their special case of fractional ones.In order to improve the denoising capability,we proposed 4 fractional partial differential equation based multiscale denoising models,and then discussed their stabilities and convergence rate.Theoretic deduction and experimental evaluation demonstrate the stability and astringency of fractional steepest descent approach,and fractional nonlinearly multi-scale denoising capability and best value of parameters are discussed also.The experiments results prove that the ability for preserving high-frequency edge and complex texture information of the proposed denoising models are obviously superior to traditional integral based algorithms,especially for texture detail rich images.     

Implementation decision making for internetware driven by quality requirements

Internetware is an emerging software paradigm in the open,dynamic and ever-changing Internet environment.A successful internetware must demonstrate acceptable degree of quality when carrying out its functionality.Hence,when internetware is being dynamically constructed,making implementation decisions to satisfice the quality requirements becomes a critical issue.In the traditional software engineering,quality requirements are usually refined stepwise by sub-requirements utilizing goal modeling perspective,until some potential functional design alternatives are identified.The goal-oriented paradigms have adopted graphical goal models to reason about quality requirements and proposed qualitative or quantitative reasoning schemas.However,these techniques may become unviable due to the ever-changing operating environment and demands for run-time decision making.In this paper,we propose an approach for implementation decision making driven by quality requirements for internetware.It focuses on the symbolic formula representation of requirements goal models with the tree structure,which is of well-defined syntax and clear traceability.Furthermore,we explore some reasoning rules which effectively automate each reasoning action on the formulae.This supports multiple-factor decision making.A case study is also provided to illustrate our proposed approach.We have developed a supporting tool based on our theoretical approach that we also present in this paper.     

基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪

针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对算法中的各项参数进行自适应选择。实验结果表明,改进后的滤噪算法收敛速度快,迭代次数少,滤噪效果好,纹理保持能力强,且其检测滤噪效果能力的量化指标获得了很好的改善。     

自适应分数阶微分的复合双边滤波算法

分数阶微分的图像滤波和增强方法多数通过尝试不同的分数阶得到结果,并以固定分数阶进行纹理细节提取,这种方法对于复杂环境难以鲁棒的增强整幅图像中的纹理细节。为此,我们提出了一种自适应的分数阶微分的复合双边滤波方法。通过分析纹理特性,建立幅值频率非线性联合指数模型自适应选择分数阶微分阶数检测图像纹理细节,有效克服图像中纹理细节的变化;在双边滤波的框架下,引入自适应分数阶微分构建的引导图像,借助细节转移方法,确保在图像去噪的同时保持/增强纹理图像细节。实验结果表明,自适应分数阶微分的复合双边滤波算法在图像滤波、去雾、细节增强等计算机视觉应用方面具有良好的效果。