稀疏性正则化的图像泊松去噪算法

去除医学、天文图像中的泊松噪声是一个重要问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示,在BayesianMAP框架下建立了稀疏性正则化的图像泊松去噪凸变分模型,采用负log的泊松似然函数作为模型的数据保真项,模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性,并附加非负件约束,保证去噪图像的非负性.基于分裂Bregman方法,提出...     

基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。     

快速自适应分片常数CV模型

Chan-Vese模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中。但针对含灰度不均匀性和复杂背景的图像分割效果较差。提出一种基于图割方法的自适应分片常数式的CV模型。首先通过计算距离函数和邻域相似度修正CV模型的拟合项及长度项;然后根据像素点和拟合中心的相似度控制划分拟合中心所在的区域,以备准确估计拟合中心;最后利用图割算法最小化能量函数并得到新的拟合中心以进行下一轮最小化,从而得到更准确且高效的分割结果。     

SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法

在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制中,保持图像的边缘和纹理是非常重要的。该文首先利用分数阶导数和负指数Sobolev空间对图像进行建模,建立了分数阶多尺度变分偏微分方程(PDE)模型,然后给出了模型参数自适应选择方法,并在此基础上提出了区域、尺度自适应的去噪算法。数值实验表明,新方法能在去除噪声,抑制图像的 阶梯效应,保持图像的边缘、纹理细节几个方面取得较好的效果。     

基于图像内容的脊波变换域数字水印模型和算法研究

在研究人类视觉(HVS)特性的基础上提出了一种在脊波变换域基于图像内容的数字水印模型。在此模型中,嵌入数字水印的强度归结于数字图像脊波系数的视觉掩盖效应,文中建立了脊波变换域人眼临界可见误差模型。图像的水印检测被归结为Neymann-PeaLrson准则下的统计模型,该模型被用来估算水印检测的最优阈值。作为算例,将临界可见误差模型结合扩展谱技术,提出了一种新颖的图像自适应水印算法,并给出了相应的实验结果。实验表明算法性能大幅度提高。     

彩色图像去马赛克的非局部稀疏表示方法

目前,大部分彩色去马赛克（Color DeMosaicking,CDM）算法仅利用了局部的空间和光谱相关性,容易导致CDM复原图像边缘模糊以及细小结构丢失.当图像中出现周期性细小结构时,这些局部方法容易产生诸如锯齿、栅格等失真现象.针对这些问题,我们将字典学习和稀疏编码统一到一个变分框架中,提出了非局部自适应稀疏表示模型.通过非局部相似块聚类自适应地在线学习字典.利用局部和非局部的冗余信息对稀疏编码进行约束,强制稀疏编码靠近其非局部均值以减少编码误差.为了有效抑制服从重尾分布的CDM误差,设计了基于l₁范数的数据项.最后,联合交替最小化方法和算子分裂技巧对模型进行有效求解.实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.     

基于局部特征的自适应快速图像分割模型

基于区域的活动轮廓模型如Chan-Vese(CV)模型等以其能较好的处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.然而基于灰度分布均匀假设,该模型对于含灰度不一致性的目标分割结果较差.此外,纹理是周期性重复出现的细节,依靠灰度信息无法正确检测.针对这些问题,提出一种基于局部特征的自适应快速图像分割模型.一方面,利用两种区域项检测卡通部分和纹理部分的特征信息,在自适应的局部块中提取局部统计信息以克服卡通部分的灰度不一致性;另一方面,利用自适应的局部块中的纹理特征来计算背景和目标区域的Kullback-Leibler (KL)距离以检测图像的纹理部分.进一步,基于分裂Bregman方法对该模型进行快速求解.分别对医学和纹理图像进行了实验,准确性和时效性都有显著提高.     

局部几何结构驱动的图像插值放大及超分辨率复原

众所周知,图像插值是根据一幅低分辨率噪声图像重建相应高分辨率清晰图像的数字图像处理技术。虽然已有一些文献报道了多种图像插值算法,然而现有算法在插值视觉效果和计算复杂度两者间往往难以实现均衡,为此,提出了一种局部几何结构驱动的偏微分方程(PDE)图像插值算法。该算法通过耦合边缘、纹理和角形3种不同几何结构的扩散机制来进行插值,插值结果表明,该算法不仅具有抗噪声性能,而且能够同时增强边缘、纹理以及角形结构。考虑到图像的超分辨率复原与插值放大在数学本质上的一致性,特将上述PDE应用推广到图像的超分辨率复原,并且针对高强度噪声情形下,超分辨率图像中出现的伪纹理结构,提出了一种耦合全变差模型的改进的PDE。实验结果表明,不论是插值放大图像,还是超分辨率复原图像都具有较高的视觉质量和峰值信噪比。     

一种基于遗传算法的脑MR图像去偏移场模型

由于磁共振图像(magnetic resonance images,MRI)常含有偏移场而影响后继图像分割,针对这种图像的分割,采用Legendre多项式基函数来拟合偏移场,可以去除偏移场对图像分割的影响。当使得恢复图像的信息熵达到最小时,则求得的偏移场最优。在求偏移场的过程中,需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,为解决此问题,提出将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法不仅时间复杂度高,且易陷入局部最优,为此需对遗传算法进行改进,使得不仅更容易得到全局最优解,且时间复杂度较低。实验证明,该改进算法可以得到精确的偏移场,并可得到准确的分割结果。