一种基于散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型

针对非局部均值滤波模型(non-local means model,NLM)中恒定的衰减系数不能同时实现图像不同特性结构区域去噪性能最优的缺点,提出了一种基于图像散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型(scatter matrix non-local means model,SM-NLM).该模型构造图像的散布矩阵,通过散布矩阵的特征值确定衰减系数的大小,平滑区域采用较大的衰减系数,强纹理区域采用较小的衰减系数,以实现衰减系数自适应的非局部均值滤波.实验结果表明,本模型能取得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息.     

一种基于离散小波变换的数字图像认证算法

提出了一种基于离散小波变换的半脆弱水印认证算法。利用小波系数之间的相关性作为图像特征水印,利用小波系数块均值量化来嵌入,在鲁棒性和脆弱性方面达到很好的平衡。该算法能够识别图像的恶意篡改,并定位篡改发生区域,而对通常的图像处理具有一定的鲁棒性。     

小波域梯度准则多焦距图像融合方法的研究

通过介绍小波域不同融合方法的特点,提出一种小波域梯度的改进算法,对多焦距图像采用双正交小波进行分解,对小波系数根据小波域平均梯度进行加权叠加,并通过仿真证明本算法具有很好的效果。     

蚁群算法在图像边缘提取中的研究

文章对蚁群算法在图像边缘的提取中进行研究,对蚁群算法在图像边缘提取中采用蚂蚁访问不同邻域策略与不同的启发信息公式进行MATLAB仿真,得到最佳的邻域策略与启发信息公式,并利用得到的最佳方式对不同图像进行边缘的提取,达到一定的效果。     

基于正则化与保真项全变分自适应图像去噪模型

分析了自适应范数的变分去噪模型与自适应可信度参数变分去噪模型优缺点,提出了一种同时基于范数p与可信度参数λ全变分自适应图像去噪模型.在该模型中,扩散行为的参数p(x,y)由图像局部梯度决定,可信度参数λ(x,y)大小取决于当前处理位置对应残差图像的特性.实验结果表明,本模型在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息,且峰...     

基于前后向扩散的图像去噪方法的研究

文章介绍了各向异性前向扩散、后向扩散以及前后向扩散的基本原理,针对前后向扩散中的恒定参数使图像细节模糊的缺点,对前后向扩散中的系数自适应改变的前后向扩散算法,并通过实验证明了自适应前后向扩散在消去噪声的同时更好地保留图像的细节信息,且具有更高的信噪比。     

一种用于超分辨率重建的自适应块匹配算法

提出了一种基于自适应块匹配的超分辨重建算法。首先根据相邻运动块之间的相关性来预测搜索块,然后利用图像的运动特性自适应地选择合适的搜索模式,最后采用最大后验概率估计算法对配准后的图像进行超分辨率重建。该算法可以有效减少搜索匹配点的个数,极大提高搜索速度,并且能够获得与全搜索算法同样高的配准精度,具有较大的峰值信噪比。实验结果表明,所设计算法能获得较好的视觉效果与重建效果,具有一定的实用价值。     

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究

文章介绍了OFDM系统中插入导频的LS信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于LS信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法。     

改进蝙蝠算法在纸病图像增强中的应用

为了辨识低照度条件下纸病图像的背景区域和纸病区域,提出一种基于蝙蝠算法优化的纸病图像增强方法.首先采用混沌映射和引力搜索算法分别更新个体响度、脉冲发射率和个体速度改进蝙蝠算法,然后将改进后的蝙蝠算法搜索伽马变换的最佳参数γ,利用该γ值调整图像灰度,提高图像对比度.结果表明,与基于传统直方图均衡算法的纸病增强算法、基于限...     

基于椒盐噪声滤波算法的优化处理

提出了一种针对椒盐噪声滤波算法的优化方法。首先对椒盐噪声图像进行平滑预处理,将结果与椒盐噪声图像做差运算,当差值大于阈值则判定为噪声点;再利用椒盐噪声图像减去噪声像素点得到一幅未被污染的细节图像,利用滤波处理后的图像减去未被污染的细节图像得到噪声滤波处理后的像素点,然后将这些处理后的像素点与未被污染的细节图像镶嵌融合,实现在滤波过程中只对噪声像素点进行滤波处理。实验结果表明,相较于原椒盐滤波算法,优化算法对峰值信噪比提升了2dB左右;同时,优化算法对去核辐照噪声的滤波算法同样具有优化作用,优化处理所需时间小于0. 01 s,图像的保真率得到了提高。