结合波原子和全变差方法的图像去噪*

传统的硬阈值去噪会产生伪吉普斯现象,而波原子本身的周期化过程也会出现新的方向性纹理失真。采用全变差最小化方法来抑制这些失真,提出一种改进的波原子去噪算法。该算法不是直接将低于阈值的小系数置为零,而是对这些系数在全变差最小的意义上作修正迭代,得到最终的去噪图像。数值实验结果表明,波原子去噪保留边缘和纹理的效果优于小波和曲线波,改进算法去噪的视觉质量明显好于传统波原子去噪。最后还指出了进一步的研究方向。     

基于一种新的阈值函数的小波图像去噪

文中在D. L. Donoho和I. M. Johnstone提出的小波阈值去噪基础上,提出了一种改进的阈值函数。该阈值函数采用双阈值模式,通过逐渐增大对小波系数的缩减力度来处理双阈值之间的小波系数,尽可能多地保留有用信息,直至小波系数缩减为零。在这里引入了一个控制变量来调节系数的缩减幅度。与传统的软、硬阈值方法相比,改进的阈值函数最大的优点是函数连续且减小了估计系数的误差。通过仿真实验,从视觉和客观评价标准（峰值信噪比和均方根误差）上验证了新阈值函数去噪的有效性。     

CT图像局域阴影特征小波阈值提取方法

利用当前方法对CT图像局域阴影特征提取时未对CT图像进行预处理,存在峰值信噪比低、ROC曲线低和特征分离度低的问题.提出CT图像局域阴影特征小波阈值提取方法,该方法确定小波阈值后对CT图像进行去噪,同时利用线性、分段线性以及非线性三种灰度变换方式以此增强CT图像分辨率,以便更加清晰地分辨CT图像局域阴影,并利用二维Dau-bechies小波分解CT图像局域阴影,将其分成若干个小图像后利用概率密度分布求解特征值,最终结合所有图像的特征值实现CT图像局域阴影特征提取.实验结果表明,所提方法的峰值信噪比高、ROC曲线高和特征分离度高.     

基于视觉感受野特性的自适应图像去噪算法

针对图像去噪中边缘细节信息丢失的问题,提出一种基于视觉感受野特性的图像去噪算法。该方法基于视觉神经电生理研究结果,模拟视觉初级视皮层自适应机制和感受野的响应特性来实现对图像的去噪。使用小尺度模板对噪声进行检测;根据噪声的大小采用ON/OFF感受野模板去噪处理,对图像进行亮度调整。实验结果表明,与现有的流行算法比较,该算法去噪效果较为有效,并能更好地保留图像纹理和边缘细节信息,在峰值信噪比和均方误差等客观定量评价指标上优于其他算法。     

一种自适应改进曲率扩散超声图像滤波方法

针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应以及迭代时间长,本文提出了一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度阈值参数。该方法能在保留改进曲率扩散方程去噪能力的同时有效地保留图像边缘细节信息,同时减少了滤波过程中的迭代次数,从时间复杂度的方面提高了方法的效率。另外,自适应梯度阈值的采用进一步提高了改进曲率扩散方程保留图像细节信息的能力。实验结果表明,结合高斯滤波的参数自适应改进曲率扩散方法继承了改进曲率扩散的优点,同时又减少了人工干预,提高了去噪效率。     

基于局部邻域信息的Contourlet变换域图像去噪

分析了Contourlet变换系数间的统计特性,提出了一种新的基于Contourlet变换的图像去噪算法.这种算法考虑相邻Contourlet系数间的相关性,认为某一位置"干净"的Contourlet系数不仅与这一位置本身的含噪系数有关,也与其周围邻域的含噪系数有关.实验结果表明,所提出的算法不仅能得到较满意的"线形结构",而且也能获得比现有方法更高的信噪比.     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

基于交叉积分直方图的对偶双边滤波算法

多模图像由于受到成像带宽的限制,往往在有些波段会受到较大噪声的干扰。对偶双边滤波是目前对多模图像去噪较为常规的方法,能同时对多幅图像进行联合去噪,但存在计算效率低下的问题。针对该问题提出一种基于交叉积分直方图的对偶双边滤波算法。该算法通过所构造的交叉积分直方图能够在常数时间里计算出滤波器的系数,并且算法的复杂度不受滤波半径的影响,因此有效提高了原始对偶双边滤波器的适用范围和计算效率。     

复数图像去噪算法的稀疏编码实现

针对复数图像系统所获取的图像具有噪声的问题,将稀疏编码理论扩展到复数域中,并且运用该理论提出一种复数据的降噪算法.该算法采用复数域的正交匹配追赶算法对图像进行稀疏编码,利用自适应方式从待训练含噪图像样本中获取表示词典,并指出最终图像的降噪效果与表示的稀疏度有关.实验结果表明,文中算法对于复数图像取得了很好的降噪效果,尤其是可以有效地提高复数相位的降噪信噪比.     

一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。